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TensorFlow とその依存関係を g2.2xlarge EC2 インスタンスにインストールした後、開始ページから MNIST の例を実行しようとしました。

python tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py

しかし、次の警告が表示されます。

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:611] Ignoring gpu device 
(device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0) with Cuda compute 
capability 3.0. The minimum required Cuda capability is 3.5.

これは難しい要件ですか？TensorFlow のフォークでチェックアウトすることをコメントできる可能性はありますか? AWS でモデルをトレーニングできることは、非常に素晴らしいことです。

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公式のインストール ページには、Cuda 3 を有効にする方法を説明するセクションがありますが、ソースから Tensorflow をビルドする必要があります。

$ TF_UNOFFICIAL_SETTING=1 ./configure

# Same as the official settings above

WARNING: You are configuring unofficial settings in TensorFlow. Because some
external libraries are not backward compatible, these settings are largely
untested and unsupported.

Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to
build with. You can find the compute capability of your device at:
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.
Please note that each additional compute capability significantly increases
your build time and binary size. [Default is: "3.5,5.2"]: 3.0

Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Configuration finished
于 2016-01-31T05:32:16.690 に答える
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現在、計算能力が 3.5 以上の GPU のみが公式にサポートされています。しかし、GitHub ユーザー @infojunkie は、計算能力 3.0 の GPU で TensorFlow を使用できるようにするパッチを提供しています。

公式の修正は開発中です。それまでの間、このサポートを追加するためのGitHub の問題に関するディスカッションを確認してください。

于 2015-11-13T06:04:44.437 に答える
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簡単な裏技があります。ソースから TF をビルドする必要さえありません。

ファイルtensorflow\python\_pywrap_tensorflow.pydには regex が 2 回出現します3\.5.*5\.2。3.5両方を に置き換えるだけ3.0です。

Windows 10、Anaconda 4.2.13、Python 3.5.2、TensorFlow 0.12、CUDA 8、NVidia GTX 660m (CUDA cap. 3.0) でテスト済み。

于 2016-11-30T22:53:20.053 に答える