常用敕令——使用GPU跑尺度_奈何使用gpu跑尺度
媒介：
一、准备环境
1、下载anaconda
2、下载CUDA
3、装配GPU 版块的 Torch
4.装配GPU版块的TensorFlow
第一次跑机器学习的尺度，手脚一个外行人拿着代码就径直用CPU跑，三千多张图片的考验集索要特征向量用了两个多小时（也曾减少了轮回次数的……）自后看了看大佬们的作念法，发现这个尺度是使用GPU跑的，拿CPU跑险些等于对电脑的折磨！（东谈主也折磨），现在有两种用GPU跑尺度的纪律。
一是在云表GPU做事器上推论尺度（用钱）
二是使用本机显卡中的GPU推论尺度（费电脑）
第一种还没试过，概况一小时要五角到二块不等，第二种比拟容易，但门径繁琐，是以在此作念个纪录。 1.下载anaconda
2、下载CUDA，我最终采选了11.1版块的cuda
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2.1.检验一下我方电脑的 NVIDIA显卡需要什么版块的CUDA
nvidia-smi
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从左到右红框的五项盘算顺次示意：
①显卡温度
②性能景况，从P0到P12，P0示意最大性能，P12示意最小性能
③刻下功率
④系统占用显存数目和显存总大小
⑤显存中枢期骗率
找不到的话参考这篇著述：https://code84.com/96462.html
2.2 通过底下的领导不错证据是否装有CUDA：nvcc -V
3、装配GPU 版块的 Torch，在官网采选符合的版块
https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally
4.测试
输入python，干涉编译环境
输入测试尺度：import torch print(torch.cuda.is_available())
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检验GPU期骗率，或是在cmd中输入检验GPU使用情况nvidia-smi
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4.装配GPU版块的TensorFlow，参考著述：https://blog.csdn.net/qq_45342639/article/details/129494067?spm=1001.2014.3001.5502
在官网检验需装配的tensorflow版块（https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en）
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在官网下载复制相应版块下载信息https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/2.4.0/#files
跳转到官网下载的TensorFlow文献的目次下，临了，使用“pip install tensorflow_gpu-2.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl”进行装配即可
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