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前言： 一、準(zhǔn)備環(huán)境 1、下載anaconda 2、下載CUDA 3、安裝GPU 版本的 Torch 4.安裝GPU版本的TensorFlow 第一次跑機(jī)器學(xué)習(xí)的程序，作為一個(gè)門外漢拿著代碼就直接用CPU跑，三千多張圖片的訓(xùn)練集提取特征向量用了兩個(gè)多小時(shí)（還是減少了循環(huán)次數(shù)的……）后來(lái)看了看大佬們的做法，發(fā)現(xiàn)這個(gè)程序是使用GPU跑的，拿CPU跑簡(jiǎn)直就是對(duì)電腦的折磨！（人也折磨），目前有兩種用GPU跑程序的方法。 一是在云端GPU服務(wù)器上執(zhí)行程序（費(fèi)錢） 二是使用本機(jī)顯卡中的GPU執(zhí)行程序（費(fèi)電腦） 第一種還沒(méi)試過(guò)，好像一小時(shí)要五角到二塊不等，第二種比較容易，但步驟繁瑣，所以在此做個(gè)記錄。 1.下載anaconda 2、下載CUDA，我最終選擇了11.1版本的cuda  2.1.查看一下自己電腦的 NVIDIA顯卡需要什么版本的CUDA nvidia-smi  從左到右紅框的五項(xiàng)指標(biāo)依次表示： ①顯卡溫度 ②性能狀態(tài)，從P0到P12，P0表示最大性能，P12表示最小性能 ③當(dāng)前功率 ④系統(tǒng)占用顯存數(shù)量和顯存總大小 ⑤顯存核心利用率 找不到的話參考這篇文章：https:///96462.html 2.2 通過(guò)下面的指令可以確認(rèn)是否裝有CUDA：nvcc -V 3、安裝GPU 版本的 Torch，在官網(wǎng)選擇合適的版本 https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally 4.測(cè)試 輸入python，進(jìn)入編譯環(huán)境 輸入測(cè)試程序：import torch print(torch.cuda.is_available())  查看GPU利用率，或是在cmd中輸入查看GPU使用情況nvidia-smi    4.安裝GPU版本的TensorFlow，參考文章：https://blog.csdn.net/qq_45342639/article/details/129494067?spm=1001.2014.3001.5502 在官網(wǎng)查看需安裝的tensorflow版本（https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en）  在官網(wǎng)下載復(fù)制相應(yīng)版本下載信息https:///project/tensorflow-gpu/2.4.0/#files 跳轉(zhuǎn)到官網(wǎng)下載的TensorFlow文件的目錄下，最后，使用“pip install tensorflow_gpu-2.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl”進(jìn)行安裝即可 |
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