計算能力が3.0未満の場合、GPUでTensorflowをインポートできます

Question

gpuの計算能力が3.0以上でテンソルフローをインポートできない場合、どの出力を得ますか？テンソルフローはまだインポートされますか？

Answer 1

pip install tensorflow-gpuは正しく機能するはずです。

出力を慎重に確認してください。

最悪の場合は、テンソルフローがマシンが何秒間にどれくらい多くの計算を行うかを仮定していると仮定すると最適化されないことが想像できます。

インストールしたら、python環境を開いてこれを実行します。

import tensorflow 

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally 

出力が表示されます。 GPUが正しく読み込まれているかどうかを知る方法です。 （これは、NVIDIAの場合、私はAMDのことは知らない。）

を使用すると、GPU上で実行するには、この

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 

Answer 2

を実行することができます使用されているデバイスを調べるには、the requirements are

GPUカードCUDAコンピューティング能力3.0以上。

ただし、テンソルフローのCPUのみのバージョンを実行することはできます。