TensorFlow 怎么开启cpu加速

时间: 2024-04-30 16:22:55 浏览: 238

搭建TensorFlow（CPU版本）环境

1、在官网下载Anaconda，并安装（按照提示安装即可）； 2、安装好Anaconda之后，在开始菜单中的所有程序中找到Anaconda文件夹，点击其中的Anaconda Prompt； 3、在出现的界面中，配置镜像源： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --s 搭建TensorFlow（CPU版本）环境是机器学习和深度学习初学者必须掌握的一项基本技能。TensorFlow是一个强大的开源库，用于数值计算和构建复杂的计算图，尤其适用于构建和训练深度神经网络。以下是一份详细的步骤指南，帮助你成功安装并配置TensorFlow的CPU版本。你需要访问官方网站下载Anaconda，这是一款流行的开源数据科学平台，它包含了Python环境管理器conda以及一系列科学计算所需的库。安装过程通常只需按照向导的提示进行即可。安装完成后，启动Anaconda Prompt。这是一个命令行界面，允许你在Anaconda环境下执行各种管理任务，如创建、激活和管理虚拟环境。在开始菜单的所有程序中找到Anaconda文件夹，点击Anaconda Prompt打开它。在Anaconda Prompt中，配置镜像源可以显著提高软件包下载速度。中国用户可以使用清华大学的TUNA镜像源，输入以下命令： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 这些命令将添加新的渠道，并设置显示频道URL，以便后续安装过程中使用镜像源。接着，检查已有的虚拟环境，使用`conda env list`命令。如果你还没有创建过虚拟环境，应该只看到一个名为"base"的默认环境。现在，创建一个新的虚拟环境，例如取名为"tf"，并且指定Python版本为3.6.5： ```bash conda create -n tf python=3.6.5 ``` 然后激活这个新创建的环境： ```bash activate tf ``` 激活后，你的命令提示符会显示当前环境的名称，从"base"变为"tf"。在tf环境中安装TensorFlow 2.1.0，你可以选择使用`conda`或`pip`。这里推荐使用`conda`，因为它会从配置好的镜像源下载，速度更快： ```bash conda install tensorflow==2.1.0 ``` 请注意，TensorFlow 2.1版本对GPU支持进行了统一处理，不再区分CPU和GPU版本。如果你需要特定版本，只需更改`==2.1.0`后的数字即可。安装完成后，验证TensorFlow是否成功安装，进入Python交互式环境： ```bash python ``` 然后，尝试导入TensorFlow并打印版本号： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果输出了正确的TensorFlow版本号，表明安装已完成。然而，有时在使用Jupyter Notebook时，可能会遇到找不到TensorFlow模块的问题。解决这个问题的步骤如下： 1. 激活你的虚拟环境： ```bash activate tf ``` 2. 安装`nb_conda`包，以便Jupyter Notebook能识别conda环境： ```bash conda install nb_conda ``` 3. 启动Jupyter Notebook： ```bash jupyter notebook ``` 4. 在Jupyter Notebook的首页，新建笔记本时，你会看到一个下拉菜单，其中包含"Python [conda env:tf]"选项，选择它，你就能在该环境中使用TensorFlow了。通过以上步骤，你应该能够成功搭建并使用TensorFlow的CPU版本环境。记住，保持软件更新和维护良好的编程习惯是持续学习和提高的关键。如果你遇到任何问题，查阅官方文档或在线社区通常能找到解决方案。祝你学习顺利！

TensorFlow 默认会使用 CPU 和 GPU 进行计算。如果需要强制 TensorFlow 只使用 CPU 进行计算，可以通过以下代码进行设置： ```python import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' ``` 这将设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量为 `-1`，强制 TensorFlow 只使用 CPU。在使用这个设置之后，TensorFlow 将不再尝试使用 GPU 进行计算，从而达到 CPU 加速的效果。

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