它在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上均可运行。 ?...更新后用户只需安装一个软件包即可 不再需要区分 CPU 与 GPU 环境 tensorflow-gpu 仍然可用，对于关注软件包大小的用户，可以在 tensorflow-cpu 下载纯 CPU 软件包。...另外，官方还介绍，该 tensorflow pip 软件包是用 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6 建立的。...当设置为「true」或「1」时，此环境变量使 tf.nn.bias_add 操作确定性地（即可重现地）进行，但当前仅在未启用 XLA JIT 编译时才这样操作。...这使得 Keras Conv * D 和 MaxPool * D 层 CUDA-enabled GPU上运行时，可确定地在向前和向后两个方向上操作。
许多框架（包括 TensorFlow、PyTorch、SciKit-Learn、Keras、Chainer、MXNet、MATLAB 和 SparkML）中的模型都可以导出或转换为标准 ONNX 格式。...模型采用 ONNX 格式后，可在各种平台和设备上运行。 本文记录Python 平台 ONNX-GPU 相关内容。...支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。...ONNX Runtime inference ONNX运行时推断可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow/Keras）的模型，以及经典的机器学习库...ONNX运行时与不同的硬件、驱动程序和操作系统兼容，并通过在适用的情况下利用硬件加速器以及图形优化和转换提供最佳性能。
WSL安装非常简单，运行WSL的开销比运行一个虚拟机低很多，在WSL上面还可以配置cuda调用其GPU资源（但貌似配置复杂），用于日常学习是完全够用了。...安装好相关的依赖包后，基本上就可以开始在CPU运算环境的深度学习、机器学习的代码开发了。...不同版本的cuda 对应着不同的cudnn版本（我这边cuda10.1对应cudnn7.5的），详情可以从英伟达官网找到具体信息https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...Pytorch 最后，安装Python相关的（支持GPU）的深度学习库，本文建模用的是pytorch（tensorflow、keras等其他库也是可以的） 可以到官网下载相应的pytorch版本，https...，但运行时间CPU是GPU的5倍左右，GPU对深度学习训练的效率提升还是很明显的！
于是，打开lib64目录，查找是否有libcudnn.so.7这个文件，结果是没有找到这个文件，这就很奇怪了，cuda10.1目录下面竟然没有cudnn的文件，我也没有权限修改/usr/local，因此想到既然是少了这个文件...接下来就是添加环境变量，让tensorflow不仅在/usr/local/cuda/lib64下找文件，还可以在我这个目录下找，添加命令： export PATH=$PATH:/usr/local/cuda...记得重新进入： source activate 环境名 这时重新进入python，导入tensorflow，然后运行tf.test.is_gpu_available()，可以看到： ?...在tensorflow2.1上，也同样出现gpu无法调用的问题，但打印的错误信息不仅有libcudnn.so.7文件无法打开，还有其他几个文件也打不开，这些文件基本都是lib开头的，可以查看这些文件是否在...当然，这只是我一种猜测，tensorflow2.1和2.2用的应该都是cuda10.1，但是我不清楚为什么2.2只有一个文件无法打开，而2.1就有好几个文件打不开，而在1.9版本上，由于1.9似乎用的不是
系列文章目录： Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU...安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。...图2 NVIDA驱动下载提示 安装完成之后可以使用“nvidia-smi”命令查看显卡，如图3所示是我的服务器上的两块显卡。 图3 作者机器上的两块显卡的信息 3....作者在撰写本节内容时，CUDA的最新版本是10.1版本，这里再次提醒读者，一定要按照TensorFlow官网的说明下载10.0版本，否则安装好后TensorFlow是不能正常运行的。...4.2 使用TensorFlow-GPU 如果我们的机器上安装配置好了GPU版的TensorFlow，那么运行的时候TensorFlow会自行去选择可用的GPU。
（2）速度： PyTorch 的灵活性不以牺牲速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。...在确保正确安装GPU环境后再安装Pytoch。 2.1 安装cuda 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。...安装完成后，可以打开文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA，可以看到当前目录已经存在v10.1文件夹，表示已经成功安装cuda10.1...cudnn简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。...简单来说，cuda就是用来定义显卡并行运算的一些列底层GPU操作库，cudnn则是在cuda基础上专门正对深度学习定制的高级GPU操作库。
linux 服务器，卸载tensorflow CPU 安装PGU版 写在前面 之前用的和学习的都是pytorch框架，现在要运行一个keras的代码，得安装tensorflow和keras，按一个教程，...直接在pycharm里setting，点那个+很快就装好了tensorflow和keras，运行了几次发现运行特别慢，用nvidia-smi查看，发现根本没有用pgu跑，一番查找，最后发现安装的tensorflow...本身是按CPU跑的，要用GPU跑，得安装tensorflow-gpu。...重点： CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应，否则会出错。 注意点： 安装好tensorflow-gpu后，安装对应版本的keras版本。...查看tensorflow-gpu与cuda、cudnn的对照表 接着找到对应CUDA版本的tensorflow-gpu版本https://tensorflow.google.cn/install/source
，找到自己对应的CUDA版本，点击下载 注册或者登录 登录账号 自定义填写即可 CUDNN下载 二、安装过程 （1）安装CUDA...运行 deviceQuery.exe >> ....Could not find ‘cudart64_100.dll’错误 tensorflow – 仅支持 CPU 的最新稳定版（建议新手使用） tensorflow-gpu – 支持 GPU 的最新稳定版...（适用于 Ubuntu 和 Windows） tf-nightly – 仅支持 CPU 的预览每夜版（不稳定） tf-nightly-gpu – 支持 GPU 的预览每夜版（不稳定，适用于 Ubuntu...和 Windows） tensorflow==2.0.0-beta1 – 仅支持 CPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定） tensorflow-gpu==2.0.0-beta1
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/tensorflow:2.4.1-cuda10.1-py3 Keras： registry.cn-shanghai.aliyuncs.com.../tcc-public/keras:latest-py3 registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/keras:latest-cuda9.0-py3.../tcc-public/pytorch:1.4-cuda10.1-py3 registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.6-cuda10.1...-cuda10.1-py3 jupyter: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/jupyter:gpu ipython:...通过运行命令可以检验代码是否有问题（其中run.sh是自己封装的入口脚本，放在镜像的工作目录下）。
，一定得利用上GPU，否则那速度让人无法忍受，所以我决定还是安装GPU版本： pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 因为我之前安装过CUDA，想着这样一步就足够了...，接下来就是运行一个简单的示例： import tensorflow as tf a = tf.constant([1, 2]) b = tf.constant([3, 4]) print(a + b...安装10.1之后，仍然提示找不到上面的so，尝试创建一个软链接，链接到10.1版本的so上，结果又提示版本不正确。最后还是老老实实下载10.0版本。...2.0 Alpha 版的更新重点放在简单和易用性上，主要进行了以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松建立简单的模型并执行 在任何平台上的实现生产环境的模型部署 为研究提供强大的实验工具...我之前一直都是使用keras编写代码，在TensorFlow 2.0中，我可以使用我更加熟悉的keras API。而所谓的eager execution，简单所就是操作(op)能够立即执行。
1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...版本安装 TF CPU安装比较简单，因为不需要配置GPU，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。...CUDA=11.0，cuDNN=8.0；TensorFlow2.1-2.3则对应CUDA=10.1，cuDNN=7.6；TensorFlow2.0，对应CUDA=10.0，cuDNN=7.6；TensorFlow1.13.1...要注意一点Nvidia Driver的版本号要>=CUDA版本号。 这个需要注意，错了版本就会导致安装GPU失败。 下面针对不同版本TensorFlow，分别说明。...如果对 pip 包的大小敏感，可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本。
后面就可以进行 CUDA 的安装，但是这个对使用 TensorFlow2 的 GPU 版本开发并不是必须的。为了简化安装流程，减轻小伙伴负担，这里就不安装 CUDA。...TensorFlow 的 CPU 与 GPU 版本安装 首先可以通过这个链接，看看 TensorFlow 版本对应的依赖项： https://tensorflow.google.com/install/...可以看出，如果是安装 TensorFlow 2.4 则对应 CUDA=11.0，cuDNN=8.0；TensorFlow 2.1-2.3 则对应CUDA=10.1，cuDNN=7.6；TensorFlow...如果对 pip 包的大小敏感，可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本。...最后一步就是运行（忘记了的同学翻一下上面对VSCode使用介绍）： 运行结果如下： ? 运行过程，我们可以使用“资源管理器”里的“性能”功能，监控运行GPU与CPU及内存占用率。 ?
比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。...crayon 项目可以完全替代 TensorBoard，但需要更多设置(docker 是必需的前提)。 关于 Keras 的一点说明 Keras 是一种带有可配置的后端的更高层的 API。...尽管前面我没有讨论 Keras，但这个 API 的使用尤其简单。它是运行许多常用深度神经网络架构的最快方式。话虽如此，这个 API 并没有 PyTorch 或核心 TensorFlow 那么灵活。
比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。...crayon 项目可以完全替代 TensorBoard，但需要更多设置（docker 是必需的前提）。 关于 Keras 的一点说明 Keras 是一种带有可配置的后端的更高层的 API。...尽管前面我没有讨论 Keras，但这个 API 的使用尤其简单。它是运行许多常用深度神经网络架构的最快方式。话虽如此，这个 API 并没有 PyTorch 或核心 TensorFlow 那么灵活。
根据Keras作者François Chollet发布的数据显示：GitHub上的各种深度学习框架中，PyTorch排在第五位。 但需要提醒大家的是，PyTorch可是今年1月19日才正式发布。 ?...上手时间 赢家：PyTorch PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。...理论上，当你想改动模型源代码但仍希望运行旧模型时非常有用。 部署 赢家：TensorFlow 对于小规模的服务器端部署（例如一个Flask web server），两个框架都很简单。...通常你不需要进行调整，因为默认的设置就很好。例如，TensorFlow会假设你想运行在GPU上（如果有的话）。而在PyTorch中，即使启用了CUDA，你也需要明确把一切移入设备。...在编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤其如此。以及得把GPU上的PyTorch变量转换为Numpy数组，这就显得有点冗长。
在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。...目前有很多帮助我们在 Linux 或 Mac OS 上构建深度学习（DL）环境的指导文章，但很少有文章完整地叙述如何高效地在 Windows 10 上配置深度学习开发环境。...在我们的设置中，大多数深度学习都是由 GPU 承担的，这并没错，但 CPU 也不是无所事事。基于图像的 Kaggle 竞赛一个重要部分是数据增强。...然而在实践过程中，这些计算通常都是在 CPU 上平行执行的，而 GPU 正忙于学习深度神经网络的权重，况且增强数据是用完即弃的。...，其可以在 Keras 案例中找到。
据悉，TensorFlow 2.1 的 CUDA 版本为 10.1，cuDNN 版本为 7.6。...在对操作系统的支持上，Windows 和 Linux 系统的 TensorFlow pip 版本默认支持 GPU。...也就是说，如果使用 pip install tensorflow，则版本默认为是 gpu 版本（原始的 tensorflow-gpu 版本依然存在）。...当然，不管有没有英伟达版本的 GPU，tensorflow 依然能够运行。 如果需要使用 CPU 版本，用户的安装命令应该为：pip install tensorflow-cpu。...tf.keras 对 TPU 的支持 增加了在 GPU 和 Cloud TPUs 上对混合精度（mix precision）的支持； tf.Keras 中的 compile、fit、evaluate、predict
首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用GPU进行新的任务时，就可以并行运行了 如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。...GPU显存大小 这个是笔者比较推荐的方式，由于TensorFlow&Keras运行一个运算任务时会占据所有显存，其实有时并没有用到那么多。...，运行在每块GPU上的模型为同一个神经网络，网络结构完全一样，并且共享模型参数。...分布式 keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的TensorFlow会话上： server = tf.train.Server.create_local_server
动态增长 import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES...---- 五、tensorflow + CPU充分使用 来自博客：TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 num_cores...allow_soft_placement=True， 有时候，不同的设备，它的cpu和gpu是不同的，如果将这个选项设置成True，那么当运行设备不满足要求时，会自动分配GPU或者CPU。...---- 六 tf.keras使用多GPU DistributionStrategy API是构建多设备/机器训练的简单方式，开发者只需要在现有模型上做少量的修改，就可以用它们进行分布式训练。...) model.predict(predict_dataset) 将tf.keras模型迁移到多GPU上运行只需要上面这些代码，它会自动切分输入、在每个设备（GPU）上复制层和变量、合并和更新梯度。
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