加載保存的張量流模型是否節省時間

問題是，我無法使我的計算機在我的tensorflow-gpu上工作在Ubuntu系統上。由於NVIDIA驅動程序不能安裝在ubuntu上，因此我在Windows10上運行tensorflow-gpu，但它不支持張量流服務。我知道Docker可以幫我做到這一點，我真的安裝了它，但只是tensorflow-cpu.That會非常緩慢，如果我只是運行tensorflow-cpu版本。在這種情況下，我想出了一個想法，我安裝了兩個tensorflow，一個是GPU版本，在系統上，另一個是Docker.GPU版本上的CPU版本，用於培訓和保存模型，然後CPU版本加載保存的模型。我想知道的是這樣做的工作，並且節省時間嗎？或者簡單地說，比起在Docker上運行tensorflow-cpu版本花費的時間少嗎？加載保存的張量流模型是否節省時間

來源

2017-09-08 fjf

支持Ubuntu上支持NVIDIA GPU的TensorFlow GPU，並且有驅動程序可用。檢查this tutorial.

來源

2017-09-08 08:15:37

謝謝Jan.我知道技術上NVIDIA驅動程序可以安裝在Ubuntu上，並且有很多安裝教程。但我不能使它工作。我對Ubuntu系統並不熟悉，所以我想出了這個想法。 – fjf

加載保存的張量流模型是否節省時間

回答

相關問題