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2025 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2025-01-22 17:24
Pas:
- Désinstaller ton vieille tensorflow .
- Installer tensorflow - gpu pip installer tensorflow - gpu .
- Installer Nvidia Carte graphique & Pilotes (vous avez probablement déjà)
- Téléchargez et installez CUDA.
- Téléchargez et installez cuDNN.
- Vérifiez par un programme simple.
De plus, TensorFlow a-t-il besoin d'un GPU ?
GPU TensorFlow Support a besoin un assortiment de pilotes et de bibliothèques. Cette configuration uniquement a besoin le NVIDIA® GPU Conducteurs. Ces instructions d'installation concernent la dernière version de TensorFlow . Voir les configurations de construction testées pour les versions CUDA et cuDNN à utiliser avec les anciennes TensorFlow libère.
De même, comment utiliser plusieurs GPU dans TensorFlow ? Si un TensorFlow opération a à la fois CPU et GPU implémentations, TensorFlow placera automatiquement l'opération à exécuter au une GPU appareil en premier. Si vous avez plus d'un GPU , les GPU avec l'ID le plus bas sera sélectionné par défaut. Cependant, TensorFlow ne place pas les opérations dans plusieurs GPU automatiquement.
En gardant cela à l'esprit, qu'est-ce que le GPU dans TensorFlow ?
UNE GPU (Graphical Processing Unit) est un composant de la plupart des ordinateurs modernes conçu pour effectuer les calculs nécessaires aux graphiques 3D.
TensorFlow peut-il fonctionner sur le GPU AMD ?
Ce code peut courir nativement sur DMLA ainsi que Nvidia GPU . Oui il est possible de exécuter tensorflow au GPU AMD mais ce serait un sacré problème. Comme tensorflow utilise CUDA qui lui est propriétaire pouvez 't fonctionner sur les GPU AMD vous devez donc utiliser OPENCL pour cela et tensorflow n'est pas écrit là-dedans.
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