ฉันจะให้ TensorFlow ใช้ GPU ของฉันได้อย่างไร

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

ขั้นตอน:

1. ถอนการติดตั้ง ของคุณ เก่า เทนเซอร์โฟลว์ .
2. ติดตั้ง เทนเซอร์โฟลว์ - gpu pip ติดตั้ง เทนเซอร์โฟลว์ - gpu .
3. ติดตั้ง Nvidia การ์ดจอ & ไดรเวอร์ (คุณอาจมีอยู่แล้ว)
4. ดาวน์โหลดและติดตั้ง CUDA
5. ดาวน์โหลดและติดตั้ง cuDNN
6. ตรวจสอบด้วยโปรแกรมง่ายๆ

นอกจากนี้ TensorFlow ยังต้องการ GPU หรือไม่

TensorFlow GPU สนับสนุน ต้องใช้ ความหลากหลายของไดรเวอร์และไลบรารี การตั้งค่านี้เท่านั้น ต้องใช้ NVIDIA® GPU ไดรเวอร์ คำแนะนำในการติดตั้งเหล่านี้มีไว้สำหรับ. รุ่นล่าสุด TensorFlow . ดูการกำหนดค่าบิลด์ที่ทดสอบแล้วสำหรับเวอร์ชัน CUDA และ cuDNN เพื่อใช้กับรุ่นเก่ากว่า TensorFlow เผยแพร่

ฉันจะใช้ GPU หลายตัวใน TensorFlow ได้อย่างไร ถ้า TensorFlow การทำงานมีทั้ง CPU และ GPU การใช้งาน, TensorFlow จะวางการทำงานให้ทำงานโดยอัตโนมัติ บน NS GPU อุปกรณ์ก่อน หากคุณมีมากกว่าหนึ่ง GPU , NS GPU ด้วย ID ต่ำสุดจะถูกเลือกโดยค่าเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม, TensorFlow ไม่วางการดำเนินการลงใน GPU หลายตัว โดยอัตโนมัติ

เมื่อพิจารณาถึงสิ่งนี้แล้ว GPU ใน TensorFlow คืออะไร

NS GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) เป็นส่วนประกอบของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ส่วนใหญ่ที่ออกแบบมาเพื่อทำการคำนวณที่จำเป็นสำหรับกราฟิก 3 มิติ

TensorFlow สามารถทำงานบน GPU ของ AMD ได้หรือไม่

รหัสนี้ วิ่งได้ โดยกำเนิดบน AMD เช่นเดียวกับ Nvidia GPU . ใช่ เป็นไปได้ รันเทนเซอร์โฟลว์ บน AMD GPU's แต่มันจะเป็นปัญหาอย่างหนึ่ง เนื่องจาก เทนเซอร์โฟลว์ ใช้ CUDA ซึ่งเป็นกรรมสิทธิ์ของมัน สามารถ 'NS ทำงานบน GPU ของ AMD ดังนั้นคุณต้องใช้ OPENCL สำหรับสิ่งนั้นและ เทนเซอร์โฟลว์ ไม่ได้เขียนอยู่ในนั้น