جدول المحتويات:

كيف أحصل على TensorFlow لاستخدام وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي؟
كيف أحصل على TensorFlow لاستخدام وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي؟

فيديو: كيف أحصل على TensorFlow لاستخدام وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي؟

فيديو: كيف أحصل على TensorFlow لاستخدام وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي؟
فيديو: How to Manage GPU Resource Utilization in Tensorflow and Keras 2024, أبريل
Anonim

خطوات:

  1. الغاء التثبيت لك قديم تينسورفلو .
  2. تثبيت تينسورفلو - GPU تثبيت نقطة تينسورفلو - GPU .
  3. قم بتثبيت Nvidia بطاقة مصورات & السائقين (ربما لديك بالفعل)
  4. قم بتنزيل وتثبيت CUDA.
  5. قم بتنزيل وتثبيت cuDNN.
  6. تحقق من خلال برنامج بسيط.

علاوة على ذلك ، هل يحتاج TensorFlow إلى GPU؟

وحدة معالجة رسومات TensorFlow الدعم يستوجب مجموعة متنوعة من السائقين والمكتبات. هذا الإعداد فقط يستوجب NVIDIA® GPU السائقين. تعليمات التثبيت هذه للإصدار الأخير من TensorFlow . راجع تكوينات البناء التي تم اختبارها لإصدارات CUDA و cuDNN لاستخدامها مع الإصدارات الأقدم TensorFlow إطلاق.

وبالمثل ، كيف يمكنني استخدام وحدات معالجة رسومات متعددة في TensorFlow؟ اذا كان TensorFlow العملية لديها كل من وحدة المعالجة المركزية و GPU تطبيقات TensorFlow سيضع العملية تلقائيًا للتشغيل تشغيل أ GPU الجهاز أولا. إذا كان لديك أكثر من واحد GPU ، ال GPU مع أدنى معرف سيتم تحديده بشكل افتراضي. لكن، TensorFlow لا تضع عمليات في متعددة GPUs تلقائيا.

بوضع هذا في الاعتبار ، ما هو GPU في TensorFlow؟

أ GPU (وحدة المعالجة الرسومية) هي أحد مكونات معظم أجهزة الكمبيوتر الحديثة المصممة لإجراء العمليات الحسابية اللازمة للرسومات ثلاثية الأبعاد.

هل يمكن تشغيل TensorFlow على AMD GPU؟

هذا الرمز استطيع الركض أصلا على AMD وكذلك نفيديا GPU . نعم من الممكن تشغيل Tensorflow تشغيل AMD GPU's لكنها ستكون مشكلة واحدة. كما تينسورفلو يستخدم CUDA وهو مملوك لها علبة ر تعمل على AMD GPU's لذلك تحتاج إلى استخدام OPENCL لذلك و تينسورفلو لم يكتب في ذلك.

موصى به: