Tensorflow을 실행하기 위해 GPU를 사용하여 코드를 기록한

사용 CONDA 새로운 가상 환경을 만들

 

입력 CONDA 지능형 판사 파이썬을 -n 만들 = 3.6

파이썬 버전을 만들기 3.6 이름은 지능형 판사 가상 환경

 

 

보기 카드 정보

정보를 볼 수 그렙 -i의 VGA 그래픽 카드 |를 lspci를 입력

 

 

 

 

 

 

 

그것은 분명 그 NVIDIA 쿼드로 GP100

 

CUDA 구성 및 CUDNN

원래 서버에서 CUDA를 다운로드 및보고의 결과를 cudnn 거라고 이미 기성품을 가지고

 

기입

고양이 /usr/local/cuda/version.txt,

과

고양이 /usr/local/cuda/include/cudnn.h | 그렙 CUDNN_MAJOR -A 2

 

 

 

당신은 cudnn 버전 7.5.0입니다, CUDA 버전 9.0.176입니다 볼 수 있습니다

 

따라서 해당하는 버전, tensorflow GPU-1.70version를 설치하기로 결정

 

가상 환경의 구성 패키지 파이썬

 

입력 소스는 지능형 판사가 가상 환경을 활성화 활성화

 

입력 tensorflow-GPU의 == 1.7.0을 설치 PIP

 

성공적인 설치

 

원격 저장소 풀에서 테스트 파일

 

 

 

문제를 실행

 

 

 

 

 

CUDA를 찾을 수 없습니다 팁

 

 

 

다음 문서에 따라 조정

https://blog.csdn.net/qq_34374211/article/details/81018320

 

 

성공적으로 테스트 파일을 실행

 

뿐만 아니라 단일 나방의 부족 교육 문서

 

 

 

공식 API를 확인하세요

 

 

 

 

1.7.0이 tf.random_normal로 대체해야 tensorflow 원래는 tf.random.normal에

 

변화를 실행 한 후

 

 

 

 

 

그는 기쁨을 훈련 시작