tensorflow-gpu 和 tensorflow 有什么区别？ [复制]答案

【问题标题】：What is the difference between tensorflow-gpu and tensorflow? [duplicate]tensorflow-gpu 和 tensorflow 有什么区别？ [复制]
【发布时间】：2021-04-17 06:26:24
【问题描述】：

当我看到一些关于 TensorFlow with GPU 的教程时，似乎该教程使用的是 tensorflow-gpu 而不是 tensorflow。
我得到的唯一信息是pypi page，它没有包含太多信息。
official web 表示 tensorflow 已经包含 GPU 支持。

那么这两个库有什么区别吗？

我的假设是在早期版本中，tensorflow 没有原生 GPU 支持，他们创建了单独的库，并且 tensorflow-gpu 仍然为已经使用 tensorflow-gpu 的老用户更新。

[更新]
感谢评论和答案。我刚刚安装了几个与 Nvidia 相关的先决条件并使用了普通的 TensorFlow，现在我需要重新安装 CUDA 版本，因为最新的 CUDA 与最新的 tensorflow 不兼容。确实，设置可能很麻烦。

【问题讨论】：

设置 gpu 版本有时是一件很痛苦的事，因为有这么多的包和库需要协同工作，而只有少数几个很好的版本组合可以做到。所以对于那些不需要 cuda cudnn 功能的人来说，有一个简单的 cpu 版本。

标签： python tensorflow

【解决方案1】：

主要区别在于您的系统需要启用 GPU 的 TensorFlow 版本。但是，在将 TensorFlow 安装到此环境之前，您需要将计算机设置为使用 CUDA 和 CuDNN 启用 GPU。

|支持 TensorFlow 库 |张量流 |张量流GPU | |对于硬件类型：| tf |显卡 |---------------------------------|------------|- ----------------| |仅限 CPU |是的 |没有（~tf-like）| |安装了 cuda+cudnn 的 gpu |是的 |是的 | |未安装 cuda+cudnn 的 gpu |是的 |没有（~tf-like）|

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【讨论】：

【解决方案2】：

这两个库之间没有太多区别。核心语法将是相同的，如果您在 python（或 conda）环境中安装了 tensorflow-gpu，那么推理将简单地在 GPU 上运行。如果您使用的是 conda 环境，将与 tensorflow-gpu 包一起自动安装 CUDA toolkit for python。

【讨论】：