作者kino818 (要运动)
看板Python
标题[问题] 跑tensorflow-gpu程式最低的GPU型号
时间Sun Nov 19 16:16:53 2023
各位大大 好
我的NB的GPU是GT 740m
GT 740m查google关键字compute capability只有3.0
算力3.0对应只能装到cuda8
cuda v8再去查google只能装到cudnn v5或v6或v7
https://gist.github.com/chizhang529/3c414428cd1c82e38e7dde0be70e2955
如上网址,tensorflow-gpu版本能安装1.0.0至1.4.0
理论上,安装anaconda,再anaconda prompt执行下面两指令,anaconda安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow
pip install tensorflow-gpu
python程式中前面加入import tensorflow as tf
tensorflow程式就可以用GPU加速了
请教各位大大几个问题
1.tensorflow-gpu程式用GPU去加速执行,用nvidia最低GPU型号可GPU执行python是多少?
另有一台笔电GT 940m
确定740m,940m都无法用GPU跑程式,会再考虑买二手NB的较新GPU版本
2.anaconda只用来跑numpy,matplotlib,scikit-learn等初阶程式
非tensorflow-gpu,pytorch-gpu
一般python程式有机会GPU加速计算吗?
3.GT 740m,已anaconda prompt安装好
conda install cudatoolkit=8
conda install cudnn=6 |PackageNotFound
conda install cudnn=7 |有安装cudnn=7.1.4,但程式无法载入原生tf执行阶段
|推测740m显卡需要cudnn=6
conda install tensorflow=1.4.0 |回应错误说找不到1.4.0,最低只有1.13.1
感觉repo目前已经没有旧版本的cudnn与tensorflow-gpu套件可供下载了
推荐什麽anaconda repo呢? |自己回答,tensorflow官网说对anaconda没全支援
谢谢大大
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谢谢下面各大大宝贵回应,已找到答案,整理如下
1.Windows 10 + GT 740m(compute capacability=3.0) +
NVIDIA图形驱动程式376.54 + python v3.6
2.anaconda prompt
conda create -n tf_gpu python=3.6 anaconda
conda activate tf_gpu
conda install cudatoolkit=8
conda install cudnn=7
conda install tensorflow-gpu=1.4 |失败,回版本过旧找没有;
|查中国清大网站repo有gpu=1.4的.whl可下载安装
|安装了较高版本tensorflow-gpu=1.13.1
pip3 install tensorflow==1.4 |安装成功,pip3可改pip
pip3 install tensorflow-gpu==1.4 |安装成功,pip3可改pip
3.打开spyder,开新档案,先另存新档至C:\USERS\自己帐号\.spyder-py3
import tensorflow as tf
print("Tensorflow版本:",tf.__version_)
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_all_devices())
执行结果:
Tensorflow版本:1.4.0
...
device_type: "CPU"
...
没有显示device_type: "GPU"
=> (1)确定GT 740m 仅算力3.0
GPU算力3.5以上,才能使用tensorflow-gpu算力
後来查到tensorflow-gpu=1.4.0,需算力3.5以上
tensorflow-gpu=1.3.0,需算力3.0以上
之後再试看看tensorflow-gpu=1.3.0,是否能显示device_type: "GPU"
後验证tensorflow-gpu=1.3.0,因下载不到cudnn=6,未能载入原生tf执行阶段
(2)GT 940m 算力=5.0,能使用tensorflow-gpu加速
conda create -n tf_gpu python=3.6 anaconda
conda activate tf_gpu
conda install cudatoolkit=9
conda install cudnn=7 |安装了cudnn7.3.1
pip3 install tensorflow==1.12.0 |安装成功,pip3可改pip
pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0 |安装成功,pip3可改pip
执行结果:
Tensorflow版本:1.4.0
...
device_type: "GPU"
...
(3)另安装OS上安装官网下载cuda9,OS显卡驱动经Windows Update自动升版
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1F：推 TuCH: 为什麽要折磨自己呢 python的版本是 作业系统是? 11/19 19:21
2F：→ lycantrope: 先去nvidia找GPU对应cuda toolkits版本安装 11/19 19:57
3F：→ chang1248w: 为啥不上kaggle... 11/19 23:49
4F：→ chang1248w: 上面环境都弄稳稳，每周还让你用35小时的p100 11/19 23:50
5F：→ chang1248w: nvidia有释出的rapids，numpy的gpu版本cupy 11/19 23:55
6F：→ chang1248w: 其实tf的底层有很大一部分是python + cupy 11/19 23:56
7F：→ chang1248w: 如果你的目的就是要在笔电上硬上的话，那可以试试看 11/19 23:58
8F：→ chang1248w: 自己编译tensorflow 11/19 23:58
9F：推 DaOppaiLoli: 你也可以考虑 Colab 11/20 13:22
10F：→ chang1248w: colab接google drive的散档读取超烂 11/20 14:35
11F：→ ToastBen: u don’t need Anaconda 11/20 15:21
12F：→ wuyiulin: 效能问题又想多环境的话可以考虑 mini conda 11/21 15:37
13F：→ chang1248w: pip for ever！ 11/21 16:04
14F：推 bearching: 可能资料有机敏性不能上传？ 很多原因吧 11/25 12:02
15F：→ kino818: 谢谢上面各大大宝贵回应,已找到答案 11/25 15:14
※ 编辑: kino818 (36.230.71.237 台湾), 11/26/2023 12:14:38