如果我的計算能力低於3.0，可以通過GPU導入Tensorflow嗎？

Question

如果您的GPU不具備3.0或更高的計算能力，並且您導入了tensorflow，您將得到什么輸出？ 張量流仍會導入還是什么？

Answer 1

pip install tensorflow-gpu應該仍然可以正常運行。

只要確保仔細閱讀輸出即可。

我想像的最壞的情況是，它不會像張量流可能會假設您的計算機每秒可以執行多少次計算那樣不那么優化。

安裝后，打開python環境並運行它。

import tensorflow

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally

您應該看到類似這樣的輸出。 這樣您才能知道GPU是否被正確讀取。 （如果是nvidia，我對AMD不了解。）

要找出使用哪個設備，您可以運行此

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Answer 2

要在GPU上運行， 要求是

具有CUDA計算能力3.0或更高版本的GPU卡。

但是，您仍然可以運行僅CPU版本的tensorflow。