tensorflow1.14gpu安装

安装 TensorFlow 1.14 版本并使用 GPU 进行加速的步骤如下:

1. 安装 CUDA 和 cuDNN，这是 TensorFlow GPU 版本运行所需的基础设施。

2. 使用 pip 安装 TensorFlow GPU 版本。在命令行中输入: `pip install tensorflow-gpu==1.14`

3. 检查 TensorFlow 是否已正确安装并使用 GPU。在 Python 环境中运行以下代码:

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出为 True，则表示 TensorFlow 已正确使用 GPU 进行加速。

注意：在安装 TensorFlow 时,请确保你的 CUDA 版本与 TensorFlow 版本兼容。

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tensorflow1.14不用keras进行多GPU联合训练

在TensorFlow 1.14版本中，虽然官方Keras库（keras）已经与TensorFlow紧密集成，但直接使用`tensorflow.keras`进行多GPU联合训练可能不如使用`tf.distribute.Strategy`那样直观。然而，如果你确实需要在TF 1.14环境下实现多GPU训练，可以采用以下方法[^2]:

1. **设置环境变量**:

   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5'  # 指定要使用的GPU ID

2. **创建单GPU模型**:

   single_model = build_model()
   single_model.load_weights(path, by_name=True)

3. **转换为多GPU模型**:

   from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model

   gpus = len(gpu_list.split(','))  # 获取GPU数量
   model = multi_gpu_model(single_model, gpus=gpus)

请注意，这种方法是在较低层次上操作，对于更高级别的API如`model.fit()`，你可能需要手动编写并调用分布式训练循环。由于这是在较旧版本的TensorFlow中，可能会有兼容性限制。

tensorflow-gpu1.14安装教程

1. 安装CUDA Toolkit

首先，需要安装CUDA Toolkit。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，也可以使用以下命令在Ubuntu上安装：

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

2. 安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA提供的加速深度学习的库。需要从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN，并按照官方文档进行安装。

3. 安装TensorFlow-GPU

可以使用pip安装TensorFlow-GPU：

pip install tensorflow-gpu==1.14

或者从源代码编译安装：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r1.14
./configure
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.14.-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

4. 测试TensorFlow-GPU

安装完成后，可以使用以下代码测试TensorFlow-GPU是否正常工作：

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

如果返回True，则表示TensorFlow-GPU已经成功安装并可以使用GPU加速。