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機能2.0のGPUでテンソルフローを実行するにはどうすればよいですか？

Linux Ubuntu 16.04にTensorflow（GPU）を正常にインストールし、新しいUbuntu LTSリリースで動作するようにいくつかの小さな変更を加えました。

しかし、私は（誰が理由を知っているのか）私のGPUが3.5を超える計算能力の最小要件を満たしていると考えました。私の GeForce 820M はたった2.1であるため、そうではありませんでした。 GPUでTensorflow GPUバージョンを動作させる方法はありますか？

Ubuntu 16.04でTensorflow GPUバージョンを動作させる方法は明らかになかったので、この質問をしていますが、インターネットを検索するとそうではないことがわかり、実際に私はそれがこの満たされていない要件ではない場合、ほとんど動作するようにしました今、GPU計算機能に関するこの問題も同様に修正できるかどうか疑問に思っています。

cudatensorflownvidiacudnn
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mickkk

Tensorflowの最近のGPUバージョン 計算能力3.5以上が必要 （およびcuDNNを使用してGPUにアクセスします。

cuDNN cc3.0以上のGPUも必要 ：

cuDNNは、Pascal、Kepler、Maxwell、Tegra K1、またはTegra X1 GPUを搭載したWindows、Linux、およびMacOSシステムでサポートされています。

  • ケプラー= cc3.x
  • マックスウェル= cc5.x
  • パスカル= cc6.x
  • TK1 = cc3.2
  • TX1 = cc5.3

Fermi GPU（cc2.0、cc2.1）はcuDNNでサポートされていません。

古いGPU（計算機能1.xなど）もcuDNNでサポートされていません。

cuDNNのバージョンまたはcc3.0未満のNVIDIA GPUを公式にサポートしたTFのバージョンがなかったことに注意してください。 cuDNNの初期バージョンはcc3.0 GPUを要求することから始まり、TFの初期バージョンはcc3.0 GPUを要求することから始まりました。

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Robert Crovella

2017年9月の更新：問題と苦痛なしでそれを行う方法はありません。私はあらゆる方法で一生懸命に努力し、以下のトリックを適用して強制的に実行しましたが、最終的にはあきらめなければなりませんでした。 Tensorflowを真剣に考えている場合は、3.0コンピューティング機能GPUを購入してください。

これは、テンソルフローを2.0計算機能GPU（公式ではありません）で実行するためのトリックです：

  1. Lib/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.pyd（またはLib/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.pyd）でファイルを見つけます。

  2. Notepad ++などで開く

  3. 正規表現を使用して3\.5.*5\.2の最初の出現を検索します

  4. 3.5 * 5.2の前に3.0が表示されますが、2.0に変更します

上記のように変更し、GPUを使用して簡単な計算を行うことができますが、実用的なプロジェクトを試してみると、奇妙で​​未知の問題に悩まされます

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Tin Luu