Windows下如何配置TensorFlow?这有个简单明了的教程(支持GPU哦)

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使用单个GPU时,你的TensorFlow代码不需要被更改。我能 通过切换环境简单地运行相同的代码。TensorFlow使用GPU或不使用,这取决于你指在的环境。您并能 在以下环境之间切换:

创建GPU TensorFlow环境:

   下面是在windows系统下安装TensorFlow强度学习工具箱的教程,作者为Jeff Heaton,主要研究方向是机器学习、预测建模以及哪此方面的应用。

CUDNN-CUDA强度神经网络

安装

文章为简译,更为详细的内容,请查看原文

更新的Surface Book拥有更先进的GPU(GeForce GT 965)。去年,Mac和Windows之间的TensorFlow领域真的指在大变化。当TensorFlow首次发布时如此Windows版本,但现在NVidia CUDA针对深入学习有着很大兴趣的发展。

结论

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。

TensorFlow谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于一种的运行原理。Tensor(张量)意味着分析N维数组,Flow(流)意味着分析基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂化的数据形态传输至人工智能神经网中进行分析和补救过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别图像识别等多项机器强度学习领域

安装TensorFlow到Windows Python,TensorFlow需用Python2.7、3.4或3.5版本。我使用的是Anaconda Python3.5。我所做第一件事如果我我为TensorFlow创建CPU和GPU环境。这使大伙 与我有一些非深入学习Python环境分开。创建CPU TensorFlow环境:

首先,你应该确保你将会安装了正确的NVidia驱动多多应用程序 :

文章原标题《Using TensorFlow in Windows with a GPU》,作者:Jeff Heaton,译者:海棠

将会你在本地计算机上做中等强度学习网络和数据集,你应该使用你的GPU。即使你正在使用一台笔记本电脑。NVidia是科学计算的首选GPU。确实AMD将会详细有能力,但对AMD的支持却很稀少。

CUDA驱动多多应用程序

TensorFlow现在可用于Windows系统同样也适用于Mac和Linux。这不需要说老是 如此。对于大多数TensorFlow指在第一年Windows支持的唯一方式是虚拟,通常是通过Docker。即使如此GPU支持,这对我来说是个喜报。我教的强度学习研究生课程对于仅运行Windows的学生而言是很困难的。

使用GPU进行强度学习被广泛告知为强度有效。显然,非常高端的GPU集群并能 通过强度学习做一些惊人的事情。然而,我很好奇Windows Surface Book(GPU:GeForce GT 940)使用GPUCPU的性能对比。事实证明使用GPU比CPU性能高的如果我我

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