新手初体验:Tensorflow-gpu1.8环境搭建与CPU比较(Win10+虚拟环境+实测...
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发布时间：2024-09-17 09:54
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热心网友
时间：2024-10-04 21:47
新手初体验：Tensorflow-gpu1.8环境搭建与CPU比较（Win10+虚拟环境+实测结果）
直接来看对初学者来说，将Tensorflow-gpu 1.8环境在Windows 10的轻薄本（小米Pro，搭载MX150显卡）上搭建并实测，确实能显著提升运行速度。以下是详细过程：
新手小白在探索中发现，安装GPU版本的Tensorflow需要面对一些挑战，如创建虚拟环境、版本兼容性等。在Windows 10环境中，关键配置包括Tensorflow 1.8、CUDA 9.0和cuDNN v7.1。以下步骤需谨慎操作：
创建名为"tensorflow-gpu"的虚拟环境，确保使用Anaconda 5.2和Python 3.6.1。
安装CUDA 9.0，确保显卡兼容性，避免与Tensorflow 1.8版本不匹配的问题。
下载cuDNN v7.1，可能需要注册并加入开发者计划，链接已提供。
配置环境变量，确保CUDA和cuDNN的路径正确。
在虚拟环境中安装tensorflow-gpu，遇到问题时，可能需要管理员权限和正确网络设置。
实测结果显示，GPU显著提高了运算速度。例如，在Cifar-10图像识别任务中，GPU版本的训练耗时仅为CPU的约1/5，准确率也有所提升。因此，如果你是深度学习新手，考虑升级到GPU版本的Tensorflow，可以节省大量时间。
遇到的问题和解决方案也分享了，例如，h5py版本与numpy不兼容和GPU占用导致的错误。务必注意正确管理GPU资源，以充分利用硬件性能。
最后，如果你对cifar-10的代码和数据感兴趣，可以在文末链接中找到。
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时间：2024-10-04 21:50
新手初体验：Tensorflow-gpu1.8环境搭建与CPU比较（Win10+虚拟环境+实测结果）
直接来看对初学者来说，将Tensorflow-gpu 1.8环境在Windows 10的轻薄本（小米Pro，搭载MX150显卡）上搭建并实测，确实能显著提升运行速度。以下是详细过程：
新手小白在探索中发现，安装GPU版本的Tensorflow需要面对一些挑战，如创建虚拟环境、版本兼容性等。在Windows 10环境中，关键配置包括Tensorflow 1.8、CUDA 9.0和cuDNN v7.1。以下步骤需谨慎操作：
创建名为"tensorflow-gpu"的虚拟环境，确保使用Anaconda 5.2和Python 3.6.1。
安装CUDA 9.0，确保显卡兼容性，避免与Tensorflow 1.8版本不匹配的问题。
下载cuDNN v7.1，可能需要注册并加入开发者计划，链接已提供。
配置环境变量，确保CUDA和cuDNN的路径正确。
在虚拟环境中安装tensorflow-gpu，遇到问题时，可能需要管理员权限和正确网络设置。
实测结果显示，GPU显著提高了运算速度。例如，在Cifar-10图像识别任务中，GPU版本的训练耗时仅为CPU的约1/5，准确率也有所提升。因此，如果你是深度学习新手，考虑升级到GPU版本的Tensorflow，可以节省大量时间。
遇到的问题和解决方案也分享了，例如，h5py版本与numpy不兼容和GPU占用导致的错误。务必注意正确管理GPU资源，以充分利用硬件性能。
最后，如果你对cifar-10的代码和数据感兴趣，可以在文末链接中找到。
