TensorFlow GPU

作者: Recalcitrant | 来源:发表于2019-10-01 13:59 被阅读0次

    TensorFlow GPU

    一、TensorFlow-GPU环境配置

    0.查看自己的显卡是否支持GPU计算加速

    显卡查看:https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus
    CUDA安装:https://www.cnblogs.com/wanyu416/p/9536853.html
    cuDNN下载:https://developer.nvidia.com/cudnn

    1.安装TensorFlow-GPU

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ TensorFlow-GPU
    

    2.安装时出现ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'问题的解决方案

    pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu
    

    3.导入时出现ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'问题的解决方案

    https://blog.csdn.net/qq_29027865/article/details/93236034

    4.查看设备信息

    https://blog.csdn.net/qq_34022601/article/details/90449789

    import os
    from tensorflow.python.client import device_lib
    os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99"
     
    if __name__ == "__main__":
        print(device_lib.list_local_devices())
    

    二、使用GPU加速计算

    1.指定计算设备

    with tf.device('/gpu:0'):
        需要加速计算图节点
    

    2.初始化cuDNN

    init = tf.global_variables_initializer()
    
    config = tf.ConfigProto()
    config.gpu_options.allow_growth = True
    session = tf.Session(config=config)
    
    session.run(init)
    

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