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python - Tensorflow GPU安装库与CPU安装库的区别

coder 2023-08-19 原文

最近，我想将我的 Python 库移动到一个 pendrive 中，以便在我的工作站和笔记本电脑之间切换时保持所有库不变。 (另外，如果我更新一个，它也会在另一个上更新。)

为此，我在我的 pendrive 上安装了一个 tensorflow-gpu 版本(我的笔记本电脑没有 GPU)。在 PC(它检测并使用我的 GPU 没有问题)和笔记本电脑(它自动使用我的 CPU)上一切正常，没有问题。

这就是我的问题所在。和有什么区别

tensorflow-gpu

只是

tensorflow

? (因为当没有找到GPU时，tensorflow-gpu会自动使用CPU版本。)

区别仅在于 GPU 支持吗？那为什么要有非 GPU 版本的 tensorflow？

还有，这样可以吗？还是我应该创建虚拟环境来单独安装 CPU 和 GPU？

我能找到的最接近的答案是 How to develop for tensor flow with gpu without a gpu .

但是它只是说明了在CPU平台上使用tensorflow-gpu是完全没问题的，但是还是没有回答我的第一个问题。此外，随着 tensorflow 不断发布新更新，答案可能已过时。

我在 GTX 1070 工作站上安装了 tensorflow-gpu 版本(因此安装成功)。

另外我知道不同之处在于 pip install tensorflow-gpu 需要启用 CUDA 的设备才能安装，但我的问题更多是关于库的使用，因为我在使用时没有遇到任何问题tensorflow-gpu 版本在我的笔记本电脑上(没有 GPU)并且我所有的脚本都运行没有任何错误。

(还删除了上面的 pip install 以避免混淆)

此外，在没有 GPU 的系统上运行 tensorflow-gpu 与设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 不一样吗？

最佳答案

需要注意的一件事:即使您的系统中没有 GPU，也可以安装 CUDA。

对于包 tensorflow 和 tensorflow-gpu 我希望这能消除混淆。 yes/no 表示“执行时包是否开箱即用 import tensorflow as tf”？以下是不同之处:

| Support for TensorFlow libraries | tensorflow | tensorflow-gpu  |
| for hardware type:               |    tf      |     tf-gpu      |
|----------------------------------|------------|-----------------|
| cpu-only                         |    yes     |   no (~tf-like) |
| gpu with cuda+cudnn installed    |    yes     |   yes           |
| gpu without cuda+cudnn installed |    yes     |   no (~tf-like) |

编辑:确认了仅 cpu 系统上的no 答案和未安装 cuda+cudnn 的gpu(通过删除 CUDA+CuDNN环境变量)。

~tf-like 意味着即使库是 tensorflow-gpu，它的行为也像 tensorflow 库。

关于python - Tensorflow GPU安装库与CPU安装库的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52624703/

Tensorflowpythoncodetensorflow-gpu

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