Բովանդակություն:
Video: Ինչպե՞ս կարող եմ TensorFlow-ն օգտագործել իմ GPU-ն:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Քայլեր:
- Տեղահանել քո հին tensorflow .
- Տեղադրեք tensorflow - gpu pip տեղադրում tensorflow - gpu .
- Տեղադրեք Nvidia Գրաֆիկական քարտ & Վարորդներ (դուք հավանաբար արդեն ունեք)
- Ներբեռնեք և տեղադրեք CUDA-ն:
- Ներբեռնեք և տեղադրեք cuDNN:
- Ստուգեք պարզ ծրագրով:
Ավելին, TensorFlow-ին անհրաժեշտ է GPU:
TensorFlow GPU աջակցություն պահանջում է վարորդների և գրադարանների տեսականի: Միայն այս կարգավորումը պահանջում է NVIDIA® GPU վարորդներ. Տեղադրման այս հրահանգները նախատեսված են վերջին թողարկման համար TensorFlow . Դիտեք CUDA և cuDNN տարբերակների փորձարկված կառուցվածքային կազմաձևերը՝ ավելի հին տարբերակով օգտագործելու համար TensorFlow թողարկումներ.
Նմանապես, ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել բազմաթիվ GPU-ներ TensorFlow-ում: Եթե TensorFlow օպերացիան ունի ինչպես պրոցեսոր, այնպես էլ GPU իրականացումներ, TensorFlow ավտոմատ կերպով կտեղադրի գործողությունը գործարկելու համար վրա ա GPU սարքը նախ. Եթե ունեք մեկից ավելի GPU , է GPU ամենացածր ID-ով կընտրվի լռելյայն: Այնուամենայնիվ, TensorFlow չի տեղադրում գործողություններ մի քանի GPU ավտոմատ կերպով։
Հաշվի առնելով սա՝ ի՞նչ է GPU-ն TensorFlow-ում:
Ա GPU (Գրաֆիկական մշակման միավոր) ժամանակակից համակարգիչների մեծ մասի բաղադրիչն է, որը նախատեսված է 3D գրաֆիկայի համար անհրաժեշտ հաշվարկներ կատարելու համար:
Կարո՞ղ է TensorFlow-ն աշխատել AMD GPU-ով:
Այս կոդը կարող է վազել բնիկորեն վրա դրամ ինչպես նաև Nvidia-ն GPU . Այո, հնարավոր է գործարկել tensorflow վրա դրամ GPU-ներ բայց դա մի ահավոր խնդիր կլիներ: Ինչպես tensorflow օգտագործում է CUDA-ն, որը պատկանում է դրան կարող է ոչ աշխատել AMD GPU-ով այնպես որ դուք պետք է օգտագործեք OPENCL դրա համար և tensorflow դրանում գրված չէ.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել իմ iPad-ը որպես էկրան Mac mini-ի համար:
Ձեր iPad-ը Mac-ի համար մոնիտորի վերածելու երկու եղանակ կա: Դուք կարող եք երկուսը միացնել USB մալուխի միջոցով և գործարկել այնպիսի հավելված, ինչպիսին է Duet Display-ը iPad-ում: Կամ դուք կարող եք գնալ անլար: Սա նշանակում է միացնել Lunadongle-ը Mac-ին և այնուհետև գործարկել Luna հավելվածը iPad-ում
Ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել Android սենյակը:
Սենյակի Քայլ 1-ի իրականացում. Ավելացնել Gradle-ի կախվածությունները: Այն ձեր նախագծին ավելացնելու համար բացեք նախագծի մակարդակի build.gradle ֆայլը և ավելացրեք ընդգծված տողը, ինչպես ցույց է տրված ստորև. Քայլ 2. Ստեղծեք մոդելի դաս: Քայլ 3. Ստեղծեք տվյալների հասանելիության օբյեկտներ (DAO) Քայլ 4 - Ստեղծեք տվյալների բազա: Քայլ 4. Տվյալների կառավարում
Ինչպե՞ս կարող եմ օպտիմալացնել TensorFlow մոդելը:
Օպտիմալացման տեխնիկա Նվազեցրեք պարամետրերի քանակը էտման և կառուցվածքային էտման միջոցով: Կրճատել ներկայացման ճշգրտությունը քվանտացման միջոցով: Թարմացրեք սկզբնական մոդելի տոպոլոգիան ավելի արդյունավետի` կրճատված պարամետրերով կամ ավելի արագ կատարմամբ: Օրինակ, տենզորի տարրալուծման մեթոդները և թորումը
Ինչպե՞ս կարող եմ բարձրացնել իմ GPU օդափոխիչի արագությունը Nvidia-ում:
Սեղմեք «Սարքի կարգավորումներ» «Ընտրեք առաջադրանք» վահանակում, այնուհետև կտտացրեք «Ստեղծել պրոֆիլներ» ներդիրը: Սեղմեք «GPU» պատկերակը, այնուհետև կտտացրեք «Սառեցման սլայդերի հսկողությունը» և սահեցրեք այն զրոյի և 100 տոկոսի միջև ընկած արժեքի վրա: Օդափոխիչը դանդաղում է կամ արագանում է ավտոմատ կերպով՝ կախված ձեր կարգավորումից
Ինչպե՞ս կարող եմ գործարկել AWS TensorFlow-ը:
TensorFlow-ն ակտիվացնելու համար Conda-ով բացեք DLAMI-ի Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) օրինակը: TensorFlow-ի և Keras 2-ի համար Python 3-ում CUDA 9.0-ով և MKL-DNN-ով գործարկեք այս հրամանը՝ $ source activate tensorflow_p36: TensorFlow-ի և Keras 2-ի համար Python 2-ում CUDA 9.0-ով և MKL-DNN-ով գործարկեք այս հրամանը