TensorFlow的GPU支持

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_39198406/article/details/89174199

python lib

pip install tensorflow-gpu  # stable
pip install tf-nightly-gpu  # preview

硬件要求

需要CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。
可以从支持 CUDA 的 GPU 卡中查阅。
例如我有一张GPU的计算能力是2.0，就不能支持TensorFlow使用GPU。

软件要求

必须在系统中安装以下 NVIDIA® 软件：
务必主要版本需要对应，例如根据你的TensorFlow的版本，下载对应版本的CUDA，根据你的CUDA版本，下载对应版本的cuDNN SDK。（Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系）

1. NVIDIA® GPU 驱动程序 - CUDA 10.0 需要 410.x 或更高版本。
2. CUDA® 工具包 - TensorFlow 支持 CUDA 10.0（TensorFlow 1.13.0 及更高版本）
3. CUDA 工具包附带的 CUPTI。
4. cuDNN SDK（7.4.1 及更高版本）
5. （可选）TensorRT 5.0，可缩短在某些模型上进行推断的延迟并提高吞吐量。