tensorflow怎样调用gpu_tensorflow / tensorflow-gpu / tensorflow-cpu区别?
生活随笔
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tensorflow怎样调用gpu_tensorflow / tensorflow-gpu / tensorflow-cpu区别?
小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
在tensorflow 1.x中，
| 只有CPU | cpu運(yùn)行 | 和tensorflow一樣運(yùn)行 |
| 有GPU且裝Cuda和Cudnn | cpu運(yùn)行 | gpu運(yùn)行 |
| 有GPU未裝Cuda或Cudnn | cpu運(yùn)行 | 和tensorflow一樣運(yùn)行 |
在tensorflow 2.x中，
| 只有CPU | cpu運(yùn)行 | cpu運(yùn)行 |
| 有GPU且裝Cuda和Cudnn | cpu運(yùn)行 | gpu運(yùn)行 |
| 有GPU未裝Cuda或Cudnn | cpu運(yùn)行 | cpu運(yùn)行 |
tensorflow 2.x不再區(qū)分是否gpu，當(dāng)檢測(cè)到gpu并安裝cuda后，自動(dòng)調(diào)用gpu。
但是，有些人不需要或沒有g(shù)pu，gpu適配對(duì)這部分群體是浪費(fèi)的（占用不必要的資源），于是有了tensorflow-cpu，我們可以理解其為cpu only版本
（綜上，也可以理解為：tensorflow==1.x對(duì)應(yīng)tensorflow-cpu==2.x，tensorflow-gpu==1.x對(duì)應(yīng)tensorflow==2.x）
個(gè)人理解，如有錯(cuò)誤請(qǐng)指正。
參考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v2.3.1https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.14
Difference between installation libraries of Tensorflow GPU vs CPU
總結(jié)
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