Windows下如何配置TensorFlow?这有个简单明了的教程(支持GPU哦)

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安装

结论

TensorFlow现在可用于Windows系统同样也适用于Mac和Linux。这从不一直没法 。对于大多数TensorFlow趋于稳定第一年Windows支持的唯一方法是虚拟,通常是通过Docker。即使没法 GPU支持,这对我来说是个特大喜讯。我教的厚度学习研究生课程对于仅运行Windows的学生而言是很困难的。

可能你在本地计算机上做中等厚度学习网络和数据集,你应该使用你的GPU。即使你正在使用一台笔记本电脑。NVidia是科学计算的首选GPU。真是 AMD可能删剪有能力,但对AMD的支持却很稀少。

TensorFlow谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于一种的运行原理。Tensor(张量)原应着N维数组,Flow(流)原应着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将冗杂的数据特征传输至人工智能神经网中进行分析和外理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别图像识别等多项机器厚度学习领域

使用单个GPU时,你的TensorFlow代码无需被更改。让你通过切换环境简单地运行相同的代码。TensorFlow使用GPU或不使用,这取决于你趋于稳定的环境。您可不可不还能不能在以下环境之间切换:

文章为简译,更为删剪的内容,请查看原文

创建GPU TensorFlow环境:

安装TensorFlow到Windows Python,TensorFlow都要Python2.7、3.4或3.5版本。我使用的是Anaconda Python3.5。我所做第一件事就是为TensorFlow创建CPU和GPU环境。这使我们歌词 歌词 都与我有你这俩非深入学习Python环境分开。创建CPU TensorFlow环境:

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本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。

更新的Surface Book拥有更先进的GPU(GeForce GT 965)。去年,Mac和Windows之间的TensorFlow领域真的趋于稳定大变化。当TensorFlow首次发布时没法 Windows版本,但现在NVidia CUDA针对深入学习有着很大兴趣的发展。

首先,你应该确保你可能安装了正确的NVidia驱动tcp连接:

CUDNN-CUDA厚度神经网络

使用GPU进行厚度学习被广泛告知为厚度有效。显然,非常高端的GPU集群可不可不还能不能通过厚度学习做你这俩惊人的事情。然而,我很好奇Windows Surface Book(GPU:GeForce GT 940)使用GPUCPU的性能对比。事实证明使用GPU比CPU性能高的就是

   下面是在windows系统下安装TensorFlow厚度学习工具箱的教程,作者为Jeff Heaton,主要研究方向是机器学习、预测建模以及那此方面的应用。

CUDA驱动tcp连接

文章原标题《Using TensorFlow in Windows with a GPU》,作者:Jeff Heaton,译者:海棠