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tensorflow pytorch gpu与cpu对比 tensorflow gpu比cpu快多少

小白学TensorFlow(一)

tensorflow安装

在安装之前,您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装:

  • TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU,则必须安装此版本。请注意,此版本的TensorFlow通常会更容易安装(通常在5或10分钟内),因此即使您有NVIDIA GPU,建议先安装此版本。
  • TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序通常在GPU上的运行速度明显高于CPU。因此,如果您的系统具有满足以下所示先决条件的NVIDIA®GPU,并且您需要运行性能关键型应用程序,则应最终安装此版本。

运行TensorFlow与GPU支持的要求

如果您使用本指南中描述的机制之一来安装具有GPU支持的TensorFlow,则系统上必须安装以下NVIDIA软件:
  • CUDA®工具包8.0。有关详细信息,请参阅 NVIDIA的文档 确保将相关的Cuda路径名附加到%PATH% 环境变量中,如NVIDIA文档中所述。
  • 与CUDA Toolkit 8.0相关的NVIDIA驱动程序。
  • cuDNN v6或v6.1。有关详细信息,请参阅 NVIDIA的文档。请注意,cuDNN通常安装在与其他CUDA DLL不同的位置。记得将cuDNN DLL的目录添加到%PATH%环境变量中。
  • 具有CUDA Compute Capability 3.0或更高版本的GPU卡。有关支持的GPU卡的列表,请参阅 NVIDIA文档。

如果您有其他版本的上述软件包,请更改为相应的版本。特别地,cuDNN版本必须完全匹配:如果找不到,TensorFlow将不会加载cuDNN64_6.dll。要使用不同版本的cuDNN,您必须从源代码构建。

本地安装

如果您未安装以下任何Python版本,请立即安装:

  • Python 3.5.x 64位从python.org
  • Python 3.6.x 64位从python.org
  • PS: TensorFlow在Windows上支持Python 3.5.x和3.6.x

安装TensorFlow

  1. 请启动终端。

2.1 要安装仅限CPU版本的TensorFlow,请输入以下命令:

pip3 install --upgrade tensorflow

2.2要安装GPU版本的TensorFlow,请输入以下命令:

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

使用ancanda安装

需要注意的是Anaconda安装是社区支持的,没有官方支持。

以下步骤是在Anaconda环境中安装TensorFlow:

  1. 按照Anaconda下载网站上的说明 下载并安装Anaconda。
    并用命令创建一个名为tensorflow的conda环境:
    conda create -n tensorflow python = 3.5

通过发出以下命令激活conda环境:

activate tensorflow

3.1 要安装仅限CPU版本的TensorFlow,请输入以下命令:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

3.2 要安装GPU版本的TensorFlow,请输入以下命令(在一行中):

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

查看是否安装成功

使用ide或者shell运行

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

生命不息,奋斗不止,人无再少年!




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