TensorFlowGPU版本算力不夠

⑴ tensorflow gpu版本怎麼換到cpu版本

這方面沒有辦法進行切換，只能夠重新做系統，只有這樣的話才可以達到一個好的效果，相對來說的話沒有任何問題。

⑵ 普通電腦PC怎樣跑TensorFlow的GPU模式

需要看你的PC配置是否夠，TF的GPU模式只支持N卡，然後計算能力高於3.0，以下說下安裝步驟：

1、首先要注冊NVIDIA developer的帳號，分別下載CUDA和cuDNN。

2、確認准備gcc版本，安裝依賴庫sudo apt-get install freegl。

3、安裝CUDA。

4、解壓cuDNN。

5、clone tensorflow源碼，configure配置。

6、編譯安裝。

7、最後一步測試。

⑶ 顯卡是920M安裝tensorflow可以安裝GPU版本嗎

查看本機GPU是否支持安裝tensorflow-gpu。
安裝gpu版本的tensorflow需要安裝cuda和cudnn。
所以需要檢查cuda是否支持本機gpu，需要計算能力大於3.1。
根據英偉達官方提供的數據，GF920M計算能力3.5，剛好滿足要求，可以安裝gpu版本。
具體參數見下圖

⑷ 如何調用tensorflow的gpu版本

Tensor-flow 默認使用一個gpu進行運算（如果有gpu）。
具體的調用會在程序里。
如果要使用多gpu要相應修改程序。
至於哪部份會放到gpu上跑，一般來說是model training的部分，因為這部分程序是computation intense。
可以把其他部分放到gpu上運行，但是由於cpu-gpu的通信時間較長，會使得程序執行的更慢。

⑸ 普通電腦PC怎樣跑TensorFlow的GPU模式

普通電腦PC怎樣跑TensorFlow的GPU模式
在Mac電腦上面編譯GPU版本TensorFlow的方法
基本使用
使用 TensorFlow, 你必須明白 TensorFlow:
使用圖 (graph) 來表示計算任務.
在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖.
使用 tensor 表示數據.
通過 變數 (Variable) 維護狀態.
使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取數據.

⑹ tensorflowGPU版本只支持英偉達的嗎

certainly！只有英偉達nvidia的顯卡支持CUDA和有效支持TensorFlow。

⑺ ubuntu安裝tensorflow-gpu時顯示沒有發現滿足要求的tensorflow，怎麼解決

安裝GPU版本的tensorflow就可以了pip install --upgrade 還需要安裝GPU加速包，下載 CUDA 和 cuDNN 的安裝包了，注意版本號分別是 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1。 如果都安裝成功，運行程序時會自動使用GPU計算

⑻ 為什麼tensorflow訓練用GPU比CPU更慢了

最主要的可能是GPU的利用率不足。例如我的機器跑fashion mnist，GPU利用率只有3%左右，GPU比CPU慢一倍。

⑼ 能跑tensorflow gpu版的外置顯卡有嗎

需要買外置顯卡轉接卡！就可以裝外置顯卡了，什麼顯卡都可以