TensorFlowGPU版本算力不够

⑴ tensorflow gpu版本怎么换到cpu版本

这方面没有办法进行切换，只能够重新做系统，只有这样的话才可以达到一个好的效果，相对来说的话没有任何问题。

⑵ 普通电脑PC怎样跑TensorFlow的GPU模式

需要看你的PC配置是否够，TF的GPU模式只支持N卡，然后计算能力高于3.0，以下说下安装步骤：

1、首先要注册NVIDIA developer的帐号，分别下载CUDA和cuDNN。

2、确认准备gcc版本，安装依赖库sudo apt-get install freegl。

3、安装CUDA。

4、解压cuDNN。

5、clone tensorflow源码，configure配置。

6、编译安装。

7、最后一步测试。

⑶ 显卡是920M安装tensorflow可以安装GPU版本吗

查看本机GPU是否支持安装tensorflow-gpu。
安装gpu版本的tensorflow需要安装cuda和cudnn。
所以需要检查cuda是否支持本机gpu，需要计算能力大于3.1。
根据英伟达官方提供的数据，GF920M计算能力3.5，刚好满足要求，可以安装gpu版本。
具体参数见下图

⑷ 如何调用tensorflow的gpu版本

Tensor-flow 默认使用一个gpu进行运算（如果有gpu）。
具体的调用会在程序里。
如果要使用多gpu要相应修改程序。
至于哪部份会放到gpu上跑，一般来说是model training的部分，因为这部分程序是computation intense。
可以把其他部分放到gpu上运行，但是由于cpu-gpu的通信时间较长，会使得程序执行的更慢。

⑸ 普通电脑PC怎样跑TensorFlow的GPU模式

普通电脑PC怎样跑TensorFlow的GPU模式
在Mac电脑上面编译GPU版本TensorFlow的方法
基本使用
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (Variable) 维护状态.
使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.

⑹ tensorflowGPU版本只支持英伟达的吗

certainly！只有英伟达nvidia的显卡支持CUDA和有效支持TensorFlow。

⑺ ubuntu安装tensorflow-gpu时显示没有发现满足要求的tensorflow，怎么解决

安装GPU版本的tensorflow就可以了pip install --upgrade 还需要安装GPU加速包，下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了，注意版本号分别是 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1。 如果都安装成功，运行程序时会自动使用GPU计算

⑻ 为什么tensorflow训练用GPU比CPU更慢了

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

⑼ 能跑tensorflow gpu版的外置显卡有吗

需要买外置显卡转接卡！就可以装外置显卡了，什么显卡都可以