資訊專欄INFORMATION COLUMN
pip install tensorflow-gpu==1.12.0注意，需要安裝的是tensorflow-gpu版本，因為它支持GPU加速。 2. 配置CUDA和cuDNN 安裝完CUDA 9.0后，還需要安裝cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），它是一個GPU加速的深度學(xué)習(xí)庫?？梢詮腘VIDIA官網(wǎng)下載cuDNN的安裝包，并按照安裝指南進行安裝。安裝完畢后，需要將cuDNN的路徑添加到環(huán)境變量中。 3. 編寫TensorFlow代碼 在編寫TensorFlow代碼時，需要將代碼中的計算操作放在tf.device("/gpu:0")的上下文管理器中，以指定使用GPU進行計算。例如：
import tensorflow as tf
with tf.device("/gpu:0"):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name="a")
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name="b")
c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c))
這段代碼將兩個矩陣相乘，并使用GPU進行計算。
4. 運行TensorFlow代碼
在運行TensorFlow代碼時，需要使用以下命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_tensorflow_script.py其中CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定使用第一個GPU進行計算，如果有多個GPU，可以使用逗號分隔，例如：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_tensorflow_script.py這樣就可以使用第一個和第二個GPU進行計算了。 總之，使用CUDA 9.0和TensorFlow進行編程可以大大提高計算速度和效率，但需要注意以上幾點。希望這篇文章對你有所幫助！
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摘要：下載的全稱為，是專門針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)操作而設(shè)計基于的加速庫。為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)流程提供了高度優(yōu)化的實現(xiàn)方式，例如以及的前向以及后向過程。只是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件開發(fā)包中的其中一種加速庫。想了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速庫中的其他包請戳鏈接。 1.首先去官網(wǎng)下載cuda9.0版本 然后安裝，配置環(huán)境變量。 CUDA_PATH是C:Program FilesNVIDIA GPU Comput...
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