Tensorflow和CUDA版本
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、C++、Java等，使开发者能够在不同的环境中使用。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用通用编程语言（如C/C++）来利用NVIDIA GPU的并行计算能力。CUDA提供了一套API和工具，使开发者能够在GPU上进行高性能计算和并行处理。
TensorFlow和CUDA在机器学习和深度学习领域有着密切的关联。TensorFlow可以利用CUDA来加速计算，特别是在训练大规模深度神经网络时。CUDA提供了高效的并行计算能力，可以充分利用GPU的强大性能，加速TensorFlow模型的训练和推理过程。
TensorFlow和CUDA的版本需要保持兼容性，以确保在使用TensorFlow时能够正确地利用CUDA的功能。通常，TensorFlow的版本会明确指定所需的CUDA版本。开发者需要根据自己的硬件环境和需求，选择合适的TensorFlow和CUDA版本进行安装和配置。
在腾讯云的产品中，与TensorFlow和CUDA相关的产品有：
- GPU云服务器：提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习、科学计算等需要大规模并行计算的场景。推荐产品链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu
- AI引擎PAI：腾讯云的人工智能平台，提供了基于TensorFlow等框架的深度学习模型训练和推理服务。推荐产品链接：https://cloud.tencent.com/product/pai
- 弹性AI推理服务：提供了高性能的深度学习模型推理服务，支持TensorFlow等多种框架。推荐产品链接：https://cloud.tencent.com/product/eai
以上是腾讯云中与TensorFlow和CUDA相关的产品，可以根据具体需求选择合适的产品进行开发和部署。
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2回答
如何在Tegra X2上使用TesnorFlow-GPU模型进行推理？
python、tensorflow、tegra、tensorrt、nvidia-jetson
我是Jetson x2董事会的新手。
我计划在TX2板上运行我的tensorflow-gpu模型，看看它们在那里的表现如何。这些模型是在GTX GPU机上训练和测试的。
在tx2板上，Jetpack full不包含tensorflow。因此，tensorflow需要构建/安装，我已经看过几个教程并尝试过。我的python文件train.py和test.py期望tensorflow-gpu。
现在我怀疑，如果在tx2板上安装tensorflow-gpu是正确的选择吗？
哦，在TX2上有Nvidia TX2，它将完成部分工作，但是怎么做呢？是这样吗？
tensorflow和tensorRT会合作取
浏览 2提问于2018-11-23得票数 1
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TensorFlow是否使用GPU上的所有硬件？
tensorflow、gpu、gpgpu
有30个TPC电路和240个“纹理单元”。TPC和纹理单元是由TensorFlow使用的，还是这些一次性的硅片用于机器学习？
我正在研究GPU和Windows 10内置的GPU性能监视器，在运行中的神经网络训练过程中，我看到各种硬件功能没有得到充分利用。Tensorflow使用CUDA。我想，库达可以访问所有的硬件组件。如果我知道差距在哪里(在Tensorflow和基础数据自动化系统之间)，以及它是否是物质(浪费了多少硅)，例如，我可以通过复制TensorFlow，修改它，然后提交一个拉请求来补救。
例如，下面的答案讨论从CUDA访问的纹理对象。NVidia注意到这些可以用于。如果我搜索
浏览 1提问于2018-06-09得票数 4
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支持TensorFlow和PyTorch的GPU
tensorflow、pytorch、gpu
好吧，所以我现在做了很多深度学习项目和实习，我从来没有做过大量的训练。但是最近我一直在考虑做一些传输学习，我需要在GPU上运行我的代码。现在我有一个系统与Windows 10和一个专用的NVIDIA GeForce 9.4亿GPU。我在网上做了很多研究，但我还是有点困惑。我还没有在我的系统上安装NVIDIA工具包或cuDNN或tensorflow-gpu。我目前使用tensorflow和Py手电筒来训练我的DL模型。这是我的问题-
，当我在tf或pytorch中定义张量时，默认情况下它是一个cpu张量。所以，到目前为止，我所做的所有训练都是在CPU上进行的。所以，如果我确保安装了正确版本的Cu
浏览 5提问于2020-08-20得票数 1
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CuDNNLSTM和LSTM在Keras中有什么区别？
tensorflow、keras、lstm
在高级深度学习库Keras中，有多种类型的递归层，包括LSTM (长时记忆)和CuDNNLSTM。根据，CuDNNLSTM是一个：
由CuDNN支持的快速LSTM实现。只能在带TensorFlow后端的GPU上运行。
我相信Keras在任何可能的情况下都会自动使用GPU。根据，要有一个工作的TensorFlow GPU后端，您需要CuDNN：
必须在您的系统上安装下列NVIDIA软件：
NVIDIA的Cuda工具包(>= 7.0)。我们推荐9.0版。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LD_LIBRARY_PATH环境变量中，如NV
浏览 2提问于2018-04-23得票数 52
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使用GPU与NVidia Quadro 2200接口的Caffe
cuda、gpu、nvidia、caffe
我正在Ubuntu14.04机器上使用深度学习框架。我用CPU_ONLY选项编译了CAFE，即我禁用了GPU和CUDA的使用。我有一个NVidia象限K2200显卡和数据自动化系统5.5版。
我想知道是否可以使用Caffe与CUDA启用我的GPU。在NVidia页面上，可以看到Quadro K2200的计算能力为5.0。这是否意味着我可以将它与CUDA版本一起使用到5.0版？当Caffe与GPU一起使用时，我如何选择适当的CUDA版本呢？
浏览 2提问于2015-08-19得票数 0
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如何确定测试批次大小以充分利用NVIDIA泰坦X
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在培训深度学习模型时，我发现如果我将训练和验证(测试)批大小设置为相同(例如32、64、.、512 )，那么GPU是不完全可用的。
然后我检查NVIDIA泰坦X规格：
NVIDIA CUDA核心: 3584
内存: 12 GB GDDR5X
为了减少CNN模型的测试时间，我希望尽可能地增加批量样品的数量。我试过：
将每批样品的数量设置为3584，库达出现记忆错误。
将每批样品的数量设置为2048年，cuda出于记忆错误。
将每批样品的数量设置为1024，工作。但我不确定GPU是否得到充分利用。
问题：
如何方便地选择每批样品的数量，以充分利用GPU进行深度模
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Google VM (Linux)上的Pytorch无法识别GPU
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我使用以下可用镜像创建了一个Google VM实例：
C1-深度学习-普通-cu100-20191226
描述
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然后我在这个虚拟机上安装了Anaconda，然后按照Pytorch网站的建议使用以下命令行安装了Pytorch：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
(对应于Linux、Python 3.7、CUDA 10.1)
在Python中，我运行以下代码来检查GPU检测：
import to
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我应该安装哪个CUDA版本？他们有背兼容性吗？
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这是我使用的第一个GPU，不幸的是，我使用的是Ubuntu20.04不容易使用的Windows。我想使用我的GPU (Nvidia Quadro 2000 1GB GDDR5)作为非常基本的机器学习模型。我有一台超级计算机从我的大学培养更大的模型。
当我在终端中输入nvidia-smi时，我可以看到以下内容。
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.144 Driver Version: 390.144
浏览 0提问于2021-12-24得票数 0
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用于训练深度学习算法的VM或Azure ML
azure、gpu、azure-virtual-machine、azure-machine-learning-studio、azure-machine-learning-workbench
我正在尝试用TensorFlow训练一个512x512模型的深度学习模型。通常情况下，我会在Google Colab或云提供商的另一个GPU上这样做。然而，出于安全考虑，我将在Azure中训练带有GPU限制实例的模型。我目前的选择如下：
Standard_NC4as_T4_v3作为的一个计算实例，并在Azure笔记本中培训一切。我现在有数据集在那里。
-Request用于VM的NC4as_T4_v3，并获取NVIDIA映像以在VM中训练模型。从Azure获取数据不是问题。
这两个选项都有T4 GPU (16 it )，因为我过去做过类似的实验，这对工作很有好处。在请求访问实例之前，我想知道哪个
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我能让tensorflow-gpu与NVIDIA GeForce MX130合作吗？
python、tensorflow、jupyter-notebook、gpu
我知道在任何意义上这并不是机器学习的推荐设置，但我想使用我所拥有的。
作为一个专家，我已经被告知，tf-gpu应该与任何设备支持的库达。
当我跑步时：
from numba import cuda
cuda.detect()
我得到：
Found 1 CUDA devices
id 0 b'GeForce MX130' [SUPPORTED]
compute capability: 5.0
pci device
浏览 6提问于2020-06-19得票数 1
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CUDA内核和流式多处理器计算推理速度
cuda、gpu、nvidia、inference
据我所知，NVIDIA GPU的CUDA内核数量决定了它运行单个深度学习模型的速度。
因此，如果我使用NVIDIA TITAN RTX GPU在0.5秒内对一个模型运行推断，该GPU具有72个流多处理器和4608个内核，并且它使用的GPU的最大利用率约为10%，我是否可以假设使用了10%的流多处理器(大约7个)？因此，大约使用了900个CUDA核心？(我基于这个答案：)
因此，如果我降级到具有3000个CUDA内核的较低GPU，理论上它应该仍然能够以相同的0.5秒速度执行推理，对吧？
浏览 2提问于2020-01-17得票数 0
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无法让VM debian机器使用K80工作
google-cloud-platform、nvidia
我创建了一个深入学习的VM来运行一个项目，使用一些定制的tensorflow模型和google，google。我用Debian10和tensorflow 2.4(cuda11)建立了一台机器，我选择了一个nvidia K80 GPU。我使用这个cuda11安装了。当我运行nvidia-smi时，我收到了一条著名的丑陋信息：
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed an
浏览 7提问于2021-01-07得票数 0
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2回答
在训练LSTM/RNN模型时，为什么我的GPU比CPU慢？
machine-learning、tensorflow、nvidia、keras
我的机器有以下规格：
处理器:至强E5-1620 v4
GPU: Titan X (Pascal)
Ubuntu 16.04
Nvidia驱动程序375.26
CUDA tookit 8.0
cuDNN 5.1
我以Tensorflow作为后端，对以下Keras示例进行了基准测试：
SCRIPT NAME GPU CPU
stated_lstm.py 5sec 5sec
babi_rnn.py 10sec 12sec
imdb_bidirectional_lstm.p
浏览 1提问于2017-01-31得票数 34
1回答
如何将整个GeForce 940 m内存用于cuDNN？
16.04、drivers、nvidia、cuda
在“非常痛苦”之后，我成功地安装了所有驱动程序，在Ubuntu16.04上运行CUDA。我有一个NVIDIA GeForce 940米图形适配器。它应该有4GB的内存，但是系统通知：
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce 940M"
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0
Total amount of global mem
浏览 0提问于2017-03-13得票数 1
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3回答
Tensorflow或Pytorch在RTX 20xx超级系列上工作吗
tensorflow、deep-learning、cuda、pytorch
我要买一个新的gpu来学习深度学习。新的Nvidia RTX 2060超级似乎最适合我的需求。但我想知道它现在是否与CUDA和tensorflow或pytorch兼容？
浏览 40提问于2019-07-18得票数 2
2回答
如何在google引擎的计算引擎实例中添加GPU作为免费层？
google-cloud-platform、google-compute-engine
我尝试使用谷歌机器学习引擎来训练我的tensorflow模型。我想使用免费层。
当我设置配置并创建新的计算引擎实例(谷歌计算引擎)时，我也尝试添加GPU。但这给了我一个错误，因为谷歌云只给了300美元的免费信用层，没有GPU。
有没有办法在自由层中使用GPU？
浏览 3提问于2018-01-11得票数 2
2回答
既然TensorflowJS可以通过WebGL使用图形处理器，我为什么还需要nVIDIA图形处理器呢？
tensorflow、machine-learning、deep-learning、gpgpu、tensorflow.js
因此，TensorFlowJS可以使用WebGL进行图形处理器计算和训练深度学习模型。为什么这不比在nVIDIA图形处理器上使用CUDA更受欢迎呢？大多数试图建立机器学习模型原型的人都喜欢在他们的个人电脑上这样做，但如果我们没有一台配备nVIDIA图形处理器的电脑，我们中的许多人都会求助于昂贵的云服务，如亚马逊网络服务(尽管最近谷歌Colab提供了帮助)来进行机器学习训练。我确信nVIDIA图形处理器比我的Macbook中的任何图形处理器都快，但可能任何图形处理器都会提供至少一个数量级的加速，即使是快速的中央处理器，并允许模型原型，那么为什么不能很好地使用WebGL GPGPU呢？一定有什么
浏览 68提问于2021-09-06得票数 1
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2回答
深度学习可以用Nvidia的GPU以外的GPU来完成吗？
tensorflow、gpu
我打算买一台GPU，我已经有了很多选择。有一些GPU不是Nvidia的产品，但在价格方面比Nvidia的同等产品性能更好。我现在的问题是，如果我买了一个华硕的GPU，是否可以用它来进行深度学习，并利用它来开发基于tensorflow gpu的驱动程序？
浏览 76提问于2021-07-15得票数 0
2回答
如何从nvidia网站直接下载cuDNN到我在GCP上的linux实例
tensorflow、google-compute-engine、ubuntu-16.04、nvidia、cudnn
我想在我的linux机器上的google云平台上安装tensorflow-gpu。我没有使用深度学习vm gcp提供的。因此，我在linux实例上安装了anaconda，现在我想安装tensorflow。我已经安装了nvidia驱动程序和cuda。可以直接下载到云实例中。但对于cuDNN，我必须将其下载到我的本地计算机中，然后将其升级到云实例中。有没有办法将该文件直接从nvidia网站下载到我的云实例？谢谢你 编辑 CUDNN_URL="developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x6
浏览 124提问于2020-03-25得票数 6
3回答
如何让tensorflow keras使用我的GPU？
python、tensorflow、tf.keras
我正在尝试使用tensorflow中的keras来训练CNN网络来进行一些图像分类。显然，在我的CPU上运行的训练非常慢，所以我需要使用我的GPU来进行训练。我在StackOverflow上发现了许多类似的问题，没有一个能帮助我让图形处理器工作，因此我单独问了这个问题。
我已经安装了一个NVIDIA GeForce gtx10603 3GB和466.47 NVIDIA驱动程序。我已经从NVIDIA网站安装了CUDA工具包(通过nvcc -V命令outputting my version11.3确认安装)，并下载了CUDNN库。我解压CUDNN文件并将其复制到C:\Program Files\N
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
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