2016年10月31日 ながらくそのような状態だったが、とうとうTensorFlowをWindowsでGPUを有効にしてビルドできるようになった。github.com ビルドツールにCMakeを使… SWIGから、swigwin-3.0.10.zipをダウンロードして、適当な場所に解凍する。 NVidia CUDNN 5.1をダウンロードして、解凍したファイルをCUDAをインストールしたディレクトリにコピーする。 0000:01:00.0 Total memory: 2.00GiB Free memory: 1.65GiB I h:\src\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:965] DMA: 2019年2月26日 GPUを使うことで処理時間が10倍ほど速くなりますので、例えばCPUで240分かかっていたディープラーニングを24分で終わらせることができます。 NVIDIAのドライバーはUbuntuの公式レポジトリからはダウンロードできませんので、PPAという非公式なマーケットからダウンロードします。 2019-02-19 11:34:25.170916: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:965] Device interconnect
Continue reading