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在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時(shí)候使用GPU而不是CPU我想已經(jīng)是不爭(zhēng)的事實(shí)了,雖然MX150并不在下面的官網(wǎng)列表,但是其實(shí)MX150也是支持CUDA的。
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
小米筆記本Air 13
現(xiàn)在TensorFlow的whl文件已經(jīng)打包的非常好了,基本上是可以安裝上的,但是如果沒(méi)有CUDA之類(lèi)的驅(qū)動(dòng)的話(huà),在導(dǎo)入tensorflow的時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)。
pip install tensorflow tensorflow-gpu
為了裝上英偉達(dá)的CUDA套件還需要安裝visual studio, 因?yàn)閣indows的相關(guān)編譯環(huán)境跟visual studio綁在了一起,即使你只想裝其中一部分,還是得裝上visual studio
而windows的安裝程序不會(huì)太難,就是下一步,下一步。
CUDA toolkits 10.0
https://developer.nvidia.com/cuda-zone
默認(rèn)安裝即可,下一步下一步。
cudnn 7.6.0.64
https://developer.nvidia.com/cudnn
注意千萬(wàn)不要貪最新的版本,tensorflow官方不一定支持!
cudnn解壓后放在C:\tools\cuda
最后加入環(huán)境變量:
C:\tools\cuda\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
官方說(shuō)明如下:
軟件要求
必須在系統(tǒng)中安裝以下 NVIDIA? 軟件:
NVIDIA? GPU 驅(qū)動(dòng)程序 - CUDA 10.0 需要 410.x 或更高版本。CUDA? 工具包 - TensorFlow 支持 CUDA 10.0(TensorFlow 1.13.0 及更高版本)
CUDA 工具包附帶的 CUPTI。
cuDNN SDK(7.4.1 及更高版本)
(可選)TensorRT 5.0,可縮短在某些模型上進(jìn)行推斷的延遲并提高吞吐量。
參考頁(yè)面:
https://www.tensorflow.org/install/gpu
各個(gè)版本的兼容測(cè)試情況
https://www.tensorflow.org/install/source#linux
安裝參考:
https://towardsdatascience.com/installing-tensorflow-with-cuda-cudnn-and-gpu-support-on-windows-10-60693e46e781
https://medium.com/@johnnyliao/%E5%9C%A8nvidia-mx150%E7%9A%84win10%E5%AE%89%E8%A3%9Dcuda-toolkit-cudnn-python-anaconda-and-tensorflow-91d4c447b60e
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