cuda9.0对应tensorflow版本

Jeff 发布于2023-04-26 02:08 / 364人阅读

好的，下面是一篇关于CUDA 9.0对应TensorFlow版本的编程技术文章。首先，CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它可以利用GPU的强大计算能力来加速各种计算任务。而TensorFlow则是一种由Google开发的机器学习框架，它可以用于构建和训练各种深度学习模型。在使用TensorFlow进行深度学习任务时，使用CUDA可以大大提高计算速度和效率。在使用CUDA 9.0和TensorFlow进行编程时，需要注意以下几点： 1. 安装CUDA 9.0和TensorFlow 首先需要安装CUDA 9.0和TensorFlow。可以从NVIDIA官网下载CUDA 9.0的安装包，并按照安装指南进行安装。而TensorFlow可以通过pip安装，命令为：

pip install tensorflow-gpu==1.12.0

注意，需要安装的是tensorflow-gpu版本，因为它支持GPU加速。 2. 配置CUDA和cuDNN 安装完CUDA 9.0后，还需要安装cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），它是一个GPU加速的深度学习库。可以从NVIDIA官网下载cuDNN的安装包，并按照安装指南进行安装。安装完毕后，需要将cuDNN的路径添加到环境变量中。 3. 编写TensorFlow代码在编写TensorFlow代码时，需要将代码中的计算操作放在tf.device("/gpu:0")的上下文管理器中，以指定使用GPU进行计算。例如：

import tensorflow as tf

with tf.device("/gpu:0"):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name="a")
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name="b")
    c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

这段代码将两个矩阵相乘，并使用GPU进行计算。 4. 运行TensorFlow代码在运行TensorFlow代码时，需要使用以下命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_tensorflow_script.py

其中CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定使用第一个GPU进行计算，如果有多个GPU，可以使用逗号分隔，例如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_tensorflow_script.py

这样就可以使用第一个和第二个GPU进行计算了。总之，使用CUDA 9.0和TensorFlow进行编程可以大大提高计算速度和效率，但需要注意以上几点。希望这篇文章对你有所帮助！

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