tensorflow gpu 使用 pip 安装 TensorFlow TensorFlow 2 软件包现已推出 • tensorflow ：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows） • tf-nightly ：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。 旧版 TensorFlow 对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的： • tensorflow==1.15 ：仅支持 CPU 的版本 • tensorflow-gpu==1.15 ： 支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows） 系统要求 • Python 3.6–3.9 ◦ 若要支持 Python 3.9，需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。 ◦ 若要支持 Python 3.8，需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。 • pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持） • Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）

tensorflow gpu - TensorFlow, CUDA and cuDNN Compatibility - 兼容版本 TensorFlow 是一个开源库，可帮助您构建机器学习和深度学习模型。它被研究人员和组织广泛用于智能应用程序库。 您在深度学习中开发的每个模型都需要性能良好的 GPU 支持环境。要在 GPU 上运行模型，我们需要在系统中安装 CUDA 和 cuDNN 驱动程序。 截至目前，TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 有很多可用版本，这可能会使开发人员或初学者感到困惑，无法选择正确的兼容组合来构建他们的开发环境。 下表列出了 CUDA、cuDNN 与 TensorFlow 的兼容版本。此列表是参考**[此处](https://www.tensorflow.org/install/source_windows)**共享的构建配置制定的。

GPU Groth16证明器（比CPU快3倍） 这是获得2x倍加速奖的GPU Groth16证明者。 它遵循的模板。 该证明者需要使用大量的RAM。 参考机有32GB。 该证明者的预处理步骤很慢！ 请注意下面更改的说明。 依存关系 该代码应在安装以下依赖项的Ubuntu 18.04上编译并运行： sudo apt-get install -y build-essential \ cmake \ git \ libomp-dev \ libgmp3-dev \ libprocps-dev \ python-markdown \ libboost-all-dev \ libssl-dev \ pkg-config \ nvidia-cuda-toolkit 不建议在MacOS上构建，因为更难使用CUDA支

CUDA并行程序设计：GPU编程指南共分为12章。 第1章 超级计算简史 第2章 使用GPU理解并行计算 第3章 CUDA硬件概述 第4章 CUDA环境搭建 第5章 线程网格、线程块以及线程 第6章 CUDA内存处理 第7章 CUDA实践之道 第8章 多CPU和多GPU解决方案 第9章 应用程序性能优化 第10章 函数库和SDK 第11章 规划GPU硬件系统 第12章 常见问题、原因及解决方案

分享一段测试TensorFlow-GPU的代码。

Win11系统/RTX30系列显卡——安装gpu版pytorch完整教程

win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源

上线HTTP点播转码 在CPU和GPU上进行代码转换是昂贵且消耗资源的操作。 对于拥有数千名客户的大公司而言，拥有专用的24/7转码服务器至关重要。 但是我们，零星的代码转换用户，需要采用不同的方法。 仅当确实需要输出时才应进行转码。 该工具正在尝试通过按需提供转码来解决此问题。 该工具仅适用于实时流。 尚不支持寻找。 设定档 在yaml文件中将流指定为对象。 溪流 使用您的流创建streams.yaml文件： streams : : 例子： streams : cam : rtmp://localhost/live/cam ch1_hd : http://192.168.1.34:9981/stream/channelid/85 ch2_hd : http://192.168.1.34:9981/stream/

探路者3 探路者3是使用OpenGL 3.0 +，OpenGL ES 3.0 +，WebGL 2和Metal的快速​​，实用，基于GPU的字体和矢量图形光栅化器。 请注意，“探路者”正在大力开发中，并且在各个领域还不完善。 快速开始 路径查找器包含一个实现子集的库。 您可以使用它快速将矢量渲染添加到任何Rust或C / C ++应用程序。 该库位于crates.io 。 有关用法的小示例，请参见examples/canvas_minimal 。 演示版 演示应用程序源可在。 只需运行： $ cd demo/native $ cargo run --release 还提供了许多小示例，可帮助您快速入门和运行。 例如，您可以这样运行canvas_nanovg示例： $ cd examples/canvas_nanovg $ cargo run --release 特征 该项目的特点：

分别使用C++和opencl实现A*算法，并对比性能。(注：目前在本人环境上，opencl无优势)