准备阶段:

  • Anaconda 3(官网下载)
  • python3.x(Anaconda3自带)
  • GPU(最低NVDIA GTX 650)
  • tensorflow-gpu(Anaconda中安装)
  • tensorflow基本语法操作

代码测试

写一个手动调用gpu设备的代码

# coding:utf-8
'''
**************************************************
@File   :深度学习实战[安东尼奥] -> Cap1-hello world
@IDE    :PyCharm
@Author :Small_wind
@Date   :2019/11/17 10:46
**************************************************
'''
import tensorflow as tf##1.先写个hello world测试下
message=tf.constant("hello world")#常量字符串sess=tf.Session()
print(sess.run(message))
sess.close()##2.常量、变量
#略过##3.调用GPU/CPU设备
c=[]
with tf.device('/gpu:0'):rand_t=tf.random_uniform([50,50],0,10,dtype=tf.float32,seed=0)a=tf.Variable(rand_t)b=tf.Variable(rand_t)c.append(tf.matmul(a,b))init=tf.global_variables_initializer()#要验证Tensorflow是否确实再使用指定设备,可设置log_device_placement=True
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(init)
print(sess.run(c))
sess.close()

结果

当然,在Anaconda安装了tensorflow-gpu版本后,之后运行程序时,会自动优先调用gpu的(如果有gpu)

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