La prise en charge du GPU TensorFlow nécessite un assortiment de pilotes et de bibliothèques. Pour simplifier l'installation et éviter les conflits de bibliothèques, nous vous recommandons d'utiliser une image Docker TensorFlow avec prise en charge GPU (Linux uniquement). Cette configuration ne nécessite que les pilotes NVIDIA® GPU.
TensorFlow a-t-il besoin d'un GPU ?
2 Réponses. Pas sûr à 100 % de ce que vous faites, mais en bref no Tensorflow ne nécessite pas de GPU et vous ne devriez pas avoir à le construire à partir de la source à moins que vous n'en ayez envie.
Puis-je exécuter TensorFlow sans GPU ?
Créez un environnement virtuel (recommandé) et sélectionnez Conda. Il s'agit du package Windows TensorFlow, pour Python 3.6 et CPU uniquement (puisque vous n'avez pas de GPU Nvidia).
TensorFlow utilise-t-il un GPU ou un CPU ?
3 Réponses. Généralement il utilise à la fois le CPU et le GPU (en supposant que vous utilisez un TensorFlow compatible GPU).
Combien de GPU est nécessaire pour TensorFlow ?
TensorFlow (TF) GPU 1.6 et supérieur nécessite une capacité de calcul cuda (ccc) de 3.5 ou supérieure et nécessite la prise en charge des instructions AVX.
