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      1. 在沒有 AVX 的 CPU 上運行 TensorFlow 2.0

        Run TensorFlow 2.0 on CPU without AVX(在沒有 AVX 的 CPU 上運行 TensorFlow 2.0)
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                • 本文介紹了在沒有 AVX 的 CPU 上運行 TensorFlow 2.0的處理方法,對大家解決問題具有一定的參考價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧!

                  問題描述

                  我想安裝和使用 TensorFlow 2.0.我有一臺裝有 Windows 10 的 PC、Geforce GTX 1080 Ti GPU 和舊的 Intel Xeon X5660 CPU,不支持 AVX.

                  I would like to install and use TensorFlow 2.0. I have a PC with Windows 10, a Geforce GTX 1080 Ti GPU and an old Intel Xeon X5660 CPU, which doesn't support AVX.

                  現在,我的問題是每當我嘗試在這臺機器上運行任何 TensorFlow 代碼時都會出現 DLL 導入錯誤.我知道 此存儲庫 為舊版 CPU 提供解決方案,但不幸的是我找不到任何TensorFlow 2.0 包在那里.

                  Now, my problem is that there is a DLL Import error whenever I attempt to run any TensorFlow code on this machine. I know about this repository providing a solution for legacy CPUs but unfortunately I can't find any TensorFlow 2.0 packages there.

                  任何幫助將不勝感激.謝謝.

                  Any help would be highly appreciated. Thank you.

                  推薦答案

                  倉庫中有一個全新的wheel文件:

                  There is a brand new wheel file in the repository:

                  https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

                  以下文件運行良好:

                  https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/blob/master/2.0.0/py37/GPU/cuda101cudnn76sse2/tensorflow_gpu-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

                  如 Readme.md 中所述:

                  As stated in the Readme.md:

                  第一次執行TensorFlow時,編譯需要時間."

                  "It will take time for compiling when execute TensorFlow first time."

                  看看這個測試:

                  >>>import tensorflow as tf
                  tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll
                  
                  >>>print(tf.__version__)
                  2.0.0
                  
                  >>>from tensorflow.python.client import device_lib
                  >>>print(device_lib.list_local_devices())
                  
                  tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
                  tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618] Found device 0 with properties: 
                  name: GeForce GTX 1050 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.531
                  GPU libraries are statically linked, skip dlopen check.
                  Adding visible gpu devices: 0
                  Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
                       0
                  0:   N
                  Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 1340 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
                  
                  [name: "/device:CPU:0"
                  device_type: "CPU"
                  memory_limit: 268435456
                  locality {
                  }
                  incarnation: 4456898788177247918
                  , name: "/device:GPU:0"
                  device_type: "GPU"
                  memory_limit: 1406107238
                  locality {
                    bus_id: 1
                    links {
                    }
                  }
                  incarnation: 3224787151756357043
                  physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
                  ]
                  

                  這篇關于在沒有 AVX 的 CPU 上運行 TensorFlow 2.0的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網!

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