官网方法，conda环境安装tensorflow，可使用多个GPU-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了官网方法，conda环境安装tensorflow，可使用多个GPU。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

仅支持CPU的方案：

conda create -n tf tensorflow
conda activate tf

创建一个名为‘tf’的conda环境，自动安装cpu的tensorflow

可以使用gpu的方案：

conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu
conda activate tf-gpu

使用conda安装 GPU TensorFlow 会安装依赖库：CUDA（cuda toolkit）以及cudnn。（按理说conda会自动安装好兼容的版本）

对于 Windows 和 Linux 系统，CUDA 10.0 以后的版本才支持 TensorFlow 2.0 以后的版本。

无需更改任何代码，TensorFlow 代码以及 tf.keras 模型就可以在单个 GPU 上透明运行。

注：使用 tf.config.list_physical_devices('GPU') 可以确认 TensorFlow 使用的是 GPU。

在一台或多台机器上，要顺利地在多个 GPU 上运行，最简单的方法是使用分布策略。

在 TensorFlow 2.4 版本中，可以使用 tf.distribute.MirroredStrategy 来在一台机器的多个 GPU 上进行同步分布式训练。该策略会为每个 GPU 设备创建一个副本。模型中的每个变量都会在所有副本之间进行镜像。这些变量将共同形成一个名为 MirroredVariable 的单个概念变量。这些变量会通过应用相同的更新来保持同步。1

以下是一个使用 tf.distribute.MirroredStrategy 的示例代码：

mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with mirrored_strategy.scope():
    model = create_model()
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=100)

请注意，tf.distribute.MirroredStrategy 只能在一台机器上的多个 GPU 上进行同步分布式训练。如果您想要在多台机器上进行分布式训练，您可以使用其他分布式策略，例如 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 或 tf.distribute.experimental.TPUStrategy。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-496519.html

到了这里，关于官网方法，conda环境安装tensorflow，可使用多个GPU的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！