Якая каманда для ўстаноўкі версіі TensorFlow з графічным працэсарам у Windows?
Каб усталяваць версію TensorFlow з графічным працэсарам у Windows, вам трэба выканаць шэраг крокаў, каб забяспечыць паспяховую ўстаноўку. Перш чым працягнуць, важна адзначыць, што для падтрымкі графічнага працэсара TensorFlow неабходны сумяшчальны графічны працэсар NVIDIA і адпаведны набор інструментаў CUDA, усталяваны ў вашай сістэме.
Вось падрабязнае кіраўніцтва аб тым, як усталяваць версію TensorFlow з графічным працэсарам у Windows:
Крок 1: Праверце сумяшчальнасць GPU
Па-першае, вам трэба пераканацца, што ваш графічны працэсар сумяшчальны з TensorFlow. TensorFlow патрабуе графічнага працэсара з падтрымкай CUDA, што азначае, што ён павінен падтрымліваць вылічальныя магчымасці 3.5 або вышэй. Вы можаце праверыць вылічальную здольнасць вашага GPU, звярнуўшыся да дакументацыі NVIDIA або выкарыстоўваючы наступную каманду ў камандным радку:
nvidia-smi
Гэтая каманда будзе адлюстроўваць інфармацыю аб вашым графічным працэсары, уключаючы яго вылічальныя магчымасці.
Крок 2: Усталюйце CUDA Toolkit
Далей вам трэба ўсталяваць набор інструментаў CUDA, які з'яўляецца неабходнай умовай для падтрымкі GPU TensorFlow. Наведайце вэб-сайт NVIDIA і загрузіце версію набору інструментаў CUDA, сумяшчальную з вашым графічным працэсарам. Пераканайцеся, што выбралі версію, якая таксама ўключае драйверы GPU. Падчас усталёўкі абярыце прыдатныя параметры ў залежнасці ад вашых сістэмных патрабаванняў.
Крок 3: Усталюйце зменныя асяроддзя
Пасля ўстаноўкі набору інструментаў CUDA вам трэба задаць зменныя асяроддзя, каб дазволіць TensorFlow знаходзіць бібліятэкі CUDA. Адкрыйце акно «Сістэмныя ўласцівасці», пстрыкнуўшы правай кнопкай мышы на значку кампутара, выбраўшы «Уласцівасці», а затым націснуўшы «Дадатковыя налады сістэмы». У акне «Уласцівасці сістэмы» націсніце кнопку «Зменныя асяроддзя».
У акне «Зменныя асяроддзя» ў раздзеле «Сістэмныя зменныя» націсніце кнопку «Новы», каб дадаць новую зменную. Усталюйце назву зменнай на `CUDA_HOME`, а значэнне зменнай — на шлях усталявання CUDA. Напрыклад, калі CUDA ўсталяваны ў `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0`, тады ўсталюйце значэнне Variable на `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0`.
Затым знайдзіце зменную `Path` у раздзеле System variables, абярыце яе і націсніце кнопку Edit. У акне Edit Environment Variable націсніце кнопку New і дадайце наступныя шляхі:
%CUDA_HOME%bin %CUDA_HOME%libnvvp
Націсніце OK, каб захаваць змены і зачыніць усе вокны.
Крок 4: Усталюйце cuDNN
cuDNN (бібліятэка глыбокай нейроннай сеткі CUDA) - яшчэ адна неабходная ўмова для падтрымкі GPU TensorFlow. Наведайце вэб-сайт распрацоўшчыка NVIDIA і загрузіце бібліятэку cuDNN, сумяшчальную з вашай версіяй CUDA. Распакуйце спампаваны файл і скапіруйце змесціва тэчак `bin`, `include` і `lib` у адпаведныя каталогі ў каталогу ўстаноўкі CUDA.
Крок 5: усталюйце графічны працэсар TensorFlow
Цяпер, калі вы наладзілі неабходныя залежнасці, вы можаце прыступіць да ўсталявання версіі TensorFlow для GPU. Адкрыйце камандны радок і выканайце наступную каманду, каб усталяваць TensorFlow з дапамогай pip:
pip install tensorflow-gpu
Гэтая каманда спампуе і ўсталюе апошнюю версію TensorFlow з падтрымкай GPU.
Крок 6: Праверце ўстаноўку
Каб пераканацца, што TensorFlow усталяваны правільна і выкарыстоўвае графічны працэсар, вы можаце запусціць просты сцэнар, які друкуе спіс даступных графічных працэсараў. Адкрыйце Python у камандным радку, выканаўшы наступную каманду:
python
У інтэрпрэтатары Python увядзіце наступны код:
python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
Калі TensorFlow правільна ўсталяваны і настроены на выкарыстанне GPU, ён будзе адлюстроўваць інфармацыю аб даступных GPU ў вашай сістэме.
Выканаўшы гэтыя крокі, вы зможаце паспяхова ўсталяваць версію TensorFlow з графічным працэсарам у Windows. Не забудзьце пераканацца ў сумяшчальнасці з вашым графічным працэсарам і ўважліва выконвайце інструкцыі па ўсталёўцы, каб пазбегнуць праблем.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLTF Глыбокае навучанне з TensorFlow:
- Як функцыя `action_space.sample()` у OpenAI Gym дапамагае ў першапачатковым тэставанні гульнявога асяроддзя і якую інфармацыю асяроддзе вяртае пасля выканання дзеяння?
- Якія ключавыя кампаненты мадэлі нейроннай сеткі выкарыстоўваюцца пры навучанні агента задачы CartPole і як яны спрыяюць прадукцыйнасці мадэлі?
- Чаму выгадна выкарыстоўваць імітацыйнае асяроддзе для стварэння навучальных даных пры навучанні з падмацаваннем, асабліва ў такіх галінах, як матэматыка і фізіка?
- Як асяроддзе CartPole у OpenAI Gym вызначае поспех і якія ўмовы прыводзяць да канца гульні?
- Якая роля трэнажорнай залы OpenAI у навучанні нейроннай сеткі гульні і як яна спрыяе распрацоўцы алгарытмаў навучання з падмацаваннем?
- Ці згорткавая нейронавая сетка звычайна ўсё больш і больш сціскае малюнак у карты функцый?
- Мадэлі глыбокага навучання заснаваны на рэкурсіўных камбінацыях?
- TensorFlow нельга назваць бібліятэкай глыбокага навучання.
- Згорткавыя нейронавыя сеткі з'яўляюцца сучасным стандартным падыходам да глыбокага навучання для распазнавання малюнкаў.
- Чаму памер партыі кантралюе колькасць прыкладаў у партыі пры паглыбленым навучанні?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/DLTF Deep Learning with TensorFlow