【发布时间】：2017-05-23 14:17:08
【问题描述】：
我已经在带有 GPU 的机器上使用 TensorFlow 后端构建了模型。 现在我想在没有 GPU 的生产机器上使用这个模型。 我不能在没有安装 TensorFlow 后端的情况下使用这个模型，但我也不能在没有 GPU 的机器上安装 TensorFlow 后端。
是否有任何选项可以在不支持 GPU 的情况下为 H2O 构建 TensorFlow 后端？
【问题讨论】：
标签： r tensorflow gpu h2o
【发布时间】：2017-05-23 14:17:08
【问题描述】：
但我也无法在没有 GPU 的机器上安装 TensorFlow 后端
你的意思是你尝试过并且出错了？
是否有任何选项可以在不支持 GPU 的情况下为 H2O 构建 TensorFlow 后端？
是的，但取决于您的机器，这可能很容易或有点hacky。如果您在 MacOS 系统上运行，那么它应该可以开箱即用，只需 follow our instruction。
如果您使用的是基于 Linux 的系统，那么您必须首先更改我们的脚本，确切地说是 this one。你必须做两件事：
- 将
export TF_NEED_CUDA=1更改为export TF_NEED_CUDA=0 - 将
export BUILDFLAGS="--config=cuda --copt=-m64 --linkopt=-m64 --copt=-march=native"更改为export BUILDFLAGS="--copt=-m64 --linkopt=-m64 --copt=-march=native"
您还可以删除echo "Build pip package" 下的--config=cuda。
在此之后，您照常按照上面链接的说明进行操作。
这应该可以，但我自己没有测试过，所以如果您遇到错误，请在 DeepWater 的 Github 问题跟踪器上提出问题。
【讨论】：