如果我的計算能力低於3.0，我可以導入Tensorflow與GPU

Question

如果您的GPU不具有3.0或更高的計算能力，並且您導入張量流，您將獲得什麼輸出？張量流仍會導入還是什麼？

Answer 1

pip install tensorflow-gpu仍然應該正常工作。

只要確保仔細閱讀輸出。

我想象的最糟糕的情況是它不會像優化那樣，因爲張量流可能會假設您的設備每秒可以執行多少次計算。

安裝完成後，打開python環境並運行它。

import tensorflow 

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally 

您應該看到類似這樣的輸出。這就是你將會知道你的GPU是否被正確讀取的。 （如果它是NVIDIA，我不知道AMD）

要找出哪個設備使用，你可以運行這個

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 

Answer 2

要在GPU上運行，the requirements are

GPU卡CUDA Compute Capability 3.0或更高。

但是，您仍然可以運行tensorflow的純CPU版本。