Anaconda ディープラーニング (便利すぎてパーティー) アンインストール tensorflow (cpu 版) インポート tensorflow-gpu (gpu 版) ----便利すぎてパーティー

2022-02-27 12:31:20

で前期はtensorflowを使用していますこのデフォルトはCPUのバージョンもインストールするには非常に良いですが、我々の研究プロジェクトのビューでは、後で深層学習を使用することですので、直接tensorflow-GPU（すべての後に、GPUの実行データと大きなプロジェクトは、一般的に高速ではない）を使用するためにtensorflowパッケージをアンインストールすることです。このAnacondaツール（管理pythonパッケージ管理ツール）でパッケージをアンインストールするには、非常に便利なことができ、直接アンインストールするパッケージの前にボックスをクリックし、アンインストールする削除のマークを選択し、その後tensorflow（CPUのバージョン）は簡単にアンインストールされますし、tensorflowのgpuバージョンをインストールすることができます

前提条件：お使いのコンピュータがGPUに対応している場合、コンピュータのグラフィックカード情報を確認し、このページにお使いのGPUがパッケージに含まれているかどうかを確認する必要があります。

このサイトをチェックする-> NVIDIA CUDA

まず、パッケージを管理するための仮想実行環境（下記＋環境作成）を作成する必要があります。

ここではすでにtensorflowの環境を構築しており、tensorflow-gpuにはバージョン1.8と1.9があり、バージョン1.8はすでにインストールして使っているので、ここではインストールしないのは1.9のみです

パッケージ検索

バージョン1.8を選択

<マーク tensorflow-gpu-baseパッケージのダウンロードを選択すると、anacondaはデフォルトでcudatoolkit9.0 cudnn7.3のダウンロードを選択するよう支援します。 1（nvidiaの深層学習加速パッケージ）、また、あなたのパッケージの半日をダウンロードすることはできませんが、また、いくつかのエラーを報告した場合、これは外国のサーバー上のいくつかのパッケージにつながるためです注意してくださいネットワークは非常に不安定なカードになります、あなたは清華ミラーサイトまたはCSUミラーサイトのダウンロード速度を使用するには、非常に迅速に、このBaiduにあなたの操作に特定の変更を教えて多くのチュートリアルを改善するソースを変更する必要がありますあなたは自分を試すことができます！あなたは、このBaiduのダウンロード速度を改善する必要があります。

ターミナルを開き、デフォルトのpythonを実行する anacondaからPythonで開く

anacondaはpythonのディストリビューションなので、結局オープンソースであるpythonが付属していて、pythonを拡張しているので、ターミナルopen with Pythonを開くと、デフォルトでanacondaのpythonになるので、他のpythonインタープリターをダウンロードしなくてもいいということなので、統合されていると言えるでしょう。

このテストコードを実行する

import tensorflow as tf
x=tf.constant([[1.0,2.0]])
w=tf.constant([[3.0],[4.0]])
y=tf.matmul(x,w)
with tf.Session():
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
    print(sess.run(y))

<イグ

GPUを使用して実行されていることがわかります。

について何らかの警告メッセージが表示された場合

お使いのCPUは、このTensorFlowバイナリが使用するためにコンパイルされていない命令をサポートしています。AVX2 FMA
これはあなたのコンピュータがいくつかのCPU加速命令に対応しているためですが、GPUでtensorflowを使っている場合は忘れて、次の2つの文章を追加するだけで警告は消えます。

詳細な警告情報はこちらをご覧ください。