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bash lspci | grep -i nvidia接下來，您需要安裝CUDA和cuDNN庫。這些庫是與GPU一起使用的必需品。您可以從NVIDIA的官方網(wǎng)站下載最新版本的CUDA和cuDNN。 安裝CUDA：
bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda安裝cuDNN：
bash tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*現(xiàn)在，您可以安裝TensorFlow GPU版本。您可以使用pip命令輕松安裝TensorFlow GPU：
bash pip install tensorflow-gpu安裝完成后，您可以在Python中導(dǎo)入TensorFlow并開始使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練：
python import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name()如果您的GPU已成功安裝并配置，您將看到以下輸出：
"/device:GPU:0"通過使用GPU，您可以加速您的深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時間。在安裝TensorFlow GPU之前，請確保您的計算機(jī)配備了NVIDIA GPU，并按照上述步驟安裝所需的CUDA和cuDNN庫。
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好的，下面是關(guān)于TensorFlow安裝的編程技術(shù)類文章： TensorFlow是一個流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它可以幫助開發(fā)者快速構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在本文中，我們將討論如何安裝TensorFlow，以便您可以開始使用它。 1. 安裝Python 首先，您需要安裝Python。TensorFlow支持Python 3.5到3.8版本。您可以從Python官網(wǎng)下載最新版本的Python。在...
摘要：大家都知道深度學(xué)習(xí)涉及到大量的模型算法，看著那些亂糟糟的公式符號，心中一定是。以最常用的環(huán)境為例。這里強(qiáng)烈推薦版本，因為深度學(xué)習(xí)動輒幾小時幾天幾周的運行市場，加速會節(jié)省你很多時間甚至電費。常見錯誤找不到指定的模塊。 區(qū)別于其他入門教程的手把手式，本文更強(qiáng)調(diào)因而非果。我之所以加上通用字樣，是因為在你了解了這個開發(fā)環(huán)境之后，那些很low的錯誤你就不會犯了。 大家都知道深度學(xué)習(xí)涉及到大量的...
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