TensorFlow unterstützt offiziell nur GPUs mit einer "NVidia Compute Capability" von 3,5 oder höher. Mit anderen Worten, im Grunde werden nur GPUs von Titan oder höher unterstützt. Dies wird unter "Optional: Installieren von CUDA (GPUs unter Linux)" unter https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup.html#installation-for-linux wie folgt erläutert.
TensorFlow GPU support requires having a GPU card with NVidia Compute Capability >= 3.5. Supported cards include but are not limited to:
- NVidia Titan
- NVidia Titan X
- NVidia K20
- NVidia K40
Wenn Sie beispielsweise die derzeit verteilte TensorFlow-Binärdatei für GPU installieren (12.7.2015), tritt ein Fehler auf, wenn Sie eine nicht unterstützte GPU wie GTX 960 verwenden.
Sie können TensorFlow für GPUs jedoch mit der "NVidia Compute Capability" von 3.0 installieren, indem Sie die unter "Aktivieren von Cuda 3.0" auf derselben Seite beschriebenen "inoffiziellen Einstellungen" verwenden.
Beachten Sie, dass es viele inkompatible Bibliotheken gibt, von denen die meisten nicht testunterstützt sind, nur weil sie "inoffiziell" sagen. Dies kann durch die folgenden Vorsichtsmaßnahmen bestätigt werden, die während der Installation auftreten (Schritt 2 von "Verfahren").
WARNING: You are configuring unofficial settings in TensorFlow. Because some external libraries are not backward compatible, these settings are largely untested and unsupported.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Installation tatsächlich durchzuführen.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um gemäß der offiziellen Website (https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html) aus dem Quellcode zu erstellen:
Der Autor hat den Betrieb unter Geforce GTX 960 und Ubuntu 15.04 mit dieser Einstellung bestätigt. (Der Vorgang wurde durch Ausführen von https://github.com/woodrush/neural-art-tf bestätigt.)
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