北京专门治疗白癜风的医院 http://m.39.net/pf/bdfyy/大家都知道，深度学习运行耗时漫长，有些任务在GPU上速度也是非常慢，更别提CPU了。像我们的CNN和RNN的某些任务，CPU根本无法运行，所以我们强烈建议（可以说是必须的）大家安装一个GPU版本的深度学习工作站（笔记本电脑没有GPU的，文章末尾会告诉大家一些免费使用GPU的办法）。之前笔者也是为了省事，直接在CPU上进行书籍上面的demo练习，但是随着笔者屠龙术渐渐有所成就，CPU完全无法满足需求，等待真是煎熬。所以花了一点时间安装了一个GPU版本的Tensorflow深度学习库，这里主要坑点就是国外文件的下载和版本的一致性问题，下文会给大家一一列举出来，让大家在安装GPU时候，不需要再参考其它资料。
一、笔记本是否支持GPU
1、打开设备管理器——显示器配置——查看NVIDIA型号。2、将标红的部分替换为你的NVIDIA型号，查看是否支持CUDA和GPU。
