如果我的计算能力低于 3.0，我可以使用 GPU 导入 Tensorflow答案

【问题标题】：Can I import Tensorflow with GPU if my compute ability is less than 3.0如果我的计算能力低于 3.0，我可以使用 GPU 导入 Tensorflow
【发布时间】：2017-08-03 13:41:10
【问题描述】：

如果你的 gpu 没有 3.0 或更高的计算能力并且你导入了 tensorflow，你会得到什么输出？ tensorflow 还会导入还是什么？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow windows-8.1 nvidia

【解决方案1】：

pip install tensorflow-gpu 应该仍然可以正常工作。

请务必仔细阅读输出。

我能想象的最糟糕的情况是它不会像它可以优化的那样优化，因为 tensorflow 可能会假设你的机器每秒可以执行多少计算。

安装后，打开python 环境并运行它。

import tensorflow

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally

您应该会看到类似的输出。这样您就可以知道您的 GPU 是否被正确读取。（如果是nvidia，AMD我就不知道了。）

要找出使用的设备，你可以运行这个

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

【讨论】：

【解决方案2】：

要在 GPU 上运行，the requirements are

具有 CUDA 计算能力 3.0 或更高版本的 GPU 卡。

但是，您仍然可以运行仅 CPU 版本的 tensorflow。

【讨论】：