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TensorFlow GPUの使用方法は？

CPU version of Python 3.6 x64の代わりにTensorFlow GP versionを使用する方法は？

import tensorflow as tf

Pythonは、計算にCPUを使用しています。
エラーがあるため気づくことができます：

CPUは、このTensorFlowバイナリが使用するようにコンパイルされていないという命令をサポートしています：AVX2

Tensorflowとtensorflow-gpuをインストールしました。

GPUバージョンに切り替える方法

pythontensorflowgpu
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Guruku

このチュートリアルに従ってください Tensorflow GP 私はそれをやったが、完璧に動作した。

注意！-インストールバージョン9.0！Tensorflowは新しいバージョンをサポートしていません-gpu

手順：

  1. 古いテンソルフローをアンインストールします
  2. Tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpuをインストールします
  3. Nvidia Graphics Card＆Driversをインストールします（おそらく既に持っています）
  4. CUDAのダウンロードとインストール
  5. CuDNNのダウンロードとインストール
  6. 簡単なプログラムで確認する

from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())

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Ashwel

このパッケージはgpu計算を担当するため、まずtensorflow-gpuをインストールする必要があります。また、環境変数CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0でコードを実行することを忘れないでください（または、複数のgpusがある場合は、インデックスをコンマで入力します）。 GPUの使用に関連するいくつかの問題がある可能性があります。いずれにしてもテンソルフローがgpuを使用しない場合、 試してみてください

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Hazarapet Tunanyan

奇妙なことに、テンソルフローのウェブサイト 1 はCUDA 10.1はtensorflow-gpu-1.13.1と互換性があると述べていますが、それは今のところ機能していません。 tensorflow-gpuは適切にインストールされますが、実行時に奇妙なエラーがスローされます。

これまでのところ、GPUでtensorflowを実行するための最適な構成は、python3.6でtensorflow_gpu-1.12.0を使用したCUDA 9.0です。

https://stackoverflow.com/a/51307381/256287 （上記の回答）に記載されている手順でこの構成を実行すると、私のために働いた:)

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praneeth

上記のチュートリアルに従ってみました。テンソルフローは大きく変わるため、GPUでの実行に必要なNVIDIAバージョンも大きく変わります。次の問題は、ドライバーのバージョンがツールキットのバージョンなどを決定することです。今日の時点で、ソフトウェア要件に関するこの情報は、それらが相互作用する方法にいくらかの光を当てるべきです。

NVIDIA® GPU drivers —CUDA 9.0 requires 384.x or higher.
CUDA® Toolkit —TensorFlow supports CUDA 9.0.
CUPTI ships with the CUDA Toolkit.
cuDNN SDK (>= 7.2) Note: Make sure your GPU has compute compatibility >3.0
(Optional) NCCL 2.2 for multiple GPU support.
(Optional) TensorRT 4.0 to improve latency and throughput for inference on some models.

here tensorflowで指定された最新の要件を確認できます（定期的に更新されます）。

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mrk

Nvidiaを使用している場合にtensorflow GPUをインストールする「新しい」方法は、 Anaconda を使用することです。 Windowsでも動作します。 1行。

conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu

これは3つのコマンドのショートカットであり、必要に応じて個別に実行できます。

  1. Anaconda環境を作成しますconda create --name tf_gpu

  2. 環境をアクティブにしますactivate tf_gpu

  3. Tensorflow-GPU conda install tensorflow-gpuをインストールします

Conda環境を使用できます。

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Kristjan Kica