我如何使tensorflow在具有2.x功能的GPU上运行?

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我已经在Linux Ubuntu 16.04上成功安装了tensorflow(GPU),并进行了一些小的更改,以使其能够与新的Ubuntu LTS版本一起使用。

但是,我认为(谁知道为什么)我的GPU满足了计算能力大于3.5的最低要求。事实并非如此,因为我的GeForce 820M只有2.1。有没有一种方法可以使tensorflow GPU版本与我的GPU一起使用?

我问这个问题,因为显然没有办法使tensorflow GPU版本在Ubuntu 16.04上运行,但是通过搜索互联网,我发现情况并非如此,实际上,如果不是因为这个未满足的要求,我就几乎可以工作了。现在,我想知道有关GPU计算能力的问题是否也可以解决。

cuda tensorflow nvidia cudnn
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tensorflow require compute capability 3.5 or higher的最新GPU版本(并使用cuDNN访问GPU。

cuDNN also requires a GPU of cc3.0 or higher

带有Pascal,Kepler,Maxwell,Tegra K1或Tegra X1 GPU的Windows,Linux和MacOS系统上都支持cuDNN。

  • 开普勒= cc3.x
  • 麦克斯韦= cc5.x
  • Pascal = cc6.x
  • TK1 = cc3.2
  • TX1 = cc5.3

cuDNN不支持Fermi GPU(cc2.0,cc2.1)。

cuDNN也不支持较旧的GPU(例如,计算能力1.x)。>

请注意,从未[>从未有过

cuDNN版本或正式支持小于cc3.0的NVIDIA GPU的任何TF版本。 cuDNN的初始版本始于需要cc3.0 GPU,而TF的初始版本始于需要cc3.0 GPU。

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2017年9月更新:

没有任何问题和烦恼的方式做到这一点


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[我发现它如何在计算功能上安装Tensorflow-gpu 2.1适用于python的NVIDIA GeForce 525M,窍门很简单,使用tensorflow的存档版本,我使用1.9.0使用PIP打包的python命令是点安装tensorflow-gpu == 1.9.0cuDNN版本为7.4.1
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