解决 Python 使用 GPU

在 Python 中使用 GPU 进行计算通常涉及到一些特定的库，如 NumPy、SciPy 的 GPU 加速版本（如 CuPy、PyCUDA 等）或深度学习库（如 TensorFlow、PyTorch 等）。这些库能够利用 GPU 进行并行计算，从而加速数据处理和模型训练等任务。

以下是一个使用 TensorFlow 和 PyTorch 在 Python 中利用 GPU 进行计算的详细示例。这两个库在深度学习中非常流行，并且都支持 GPU 加速。

1.解决 Python 使用 GPU 的方法示例

1.1TensorFlow 示例

首先，确保我们已经安装了 TensorFlow 的 GPU 版本。我们可以使用 pip 来安装：

bash复制代码
pip install tensorflow-gpu

然后，在 Python 代码中，我们可以使用以下方式来确保 TensorFlow 使用 GPU 进行计算：

import tensorflow as tf    # 检查TensorFlow是否可以使用GPU  gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')  if gpus:      try:          # 确保TensorFlow使用第一个GPU          tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')          logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')          print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")      except RuntimeError as e:          # 如果可见设备必须在运行时设置，会抛出异常          print(e)    # 创建一个简单的计算图来测试GPU  a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='a')  b = tf.constant([1.0, 2.0], shape=[2, 1], name='b')  c = tf.matmul(a, b)    print("Result:", c)

1.2PyTorch 示例

同样地，首先确保我们已经安装了 PyTorch 的 GPU 版本。我们可以使用 pip 或 conda 来安装：

# 使用pip安装  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html    # 或者使用conda安装（如果我们正在使用Anaconda或Miniconda）  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

注意：上面的命令中的cudatoolkit=11.3应该与我们的 CUDA 版本相对应。

然后，在 Python 代码中，我们可以使用以下方式来确保 PyTorch 使用 GPU 进行计算：

import torch    # 检查是否有可用的GPU  if torch.cuda.is_available():        dev = "cuda:0" # 如果有GPU，则使用第一个GPU      device = torch.device(dev)  # 一个设备对象表示CPU或GPU      print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())      print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))  else:      print('No GPU available, using the CPU instead.')      device = torch.device("cpu")    # 创建一个张量并移动到GPU上  x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])  x = x.to(device)  y = torch.tensor([1.0, 1.0])  y = y.to(device)    # 在GPU上进行计算  z = x * y  print(z)

这两个示例分别展示了如何在 TensorFlow 和 PyTorch 中配置和使用 GPU 进行计算。在实际应用中，这些库通常用于构建和训练深度学习模型，这些模型可以非常有效地利用 GPU 进行并行计算。

2.如何安装 TensorFlow GPU 版本

安装 TensorFlow GPU 版本需要确保我们的系统满足一些特定的要求，并遵循一定的步骤。以下是一个清晰、分点表示的安装指南：

2.1 系统要求

• NVIDIA GPU：我们需要有一个支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。我们可以在 NVIDIA 官方文档中查询具备条件的 GPU 清单。

• CUDA 和 cuDNN：我们需要安装与我们的 TensorFlow 版本兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。

• Python：TensorFlow 支持 Python 3.5 至 3.9（具体版本可能因 TensorFlow 版本而异）。

• 其他依赖项：我们可能还需要安装其他依赖项，如 Anaconda（可选，但推荐用于管理 Python 环境和依赖项）。

2.2 安装步骤

2.2.1 确定 TensorFlow 版本和 CUDA/cuDNN 版本

• TensorFlow 版本：选择我们想要安装的 TensorFlow 版本。请注意，不同版本的 TensorFlow 可能需要不同版本的 CUDA 和 cuDNN。

• CUDA 和 cuDNN 版本：查阅 TensorFlow 官方文档或 GitHub 页面上的“安装指南”部分，以确定与我们的 TensorFlow 版本兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。

2.2.2 安装 CUDA 和 cuDNN

• 下载 CUDA：从 NVIDIA 官方网站下载与我们的系统和 TensorFlow 版本兼容的 CUDA 版本。

• 安装 CUDA：按照 NVIDIA 提供的安装指南进行安装。通常，我们需要选择自定义安装并确保安装必要的组件（如 CUDA 运行时库、NVCC 编译器等）。

• 下载 cuDNN：从 NVIDIA 官方网站下载与我们的 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本。请注意，cuDNN 是一个需要注册的下载。

• 安装 cuDNN：将 cuDNN 库文件（如libcudnn.so、libcudnn_ops_train.so等）复制到 CUDA 安装目录中的相应位置。

2.2.3 安装 TensorFlow GPU 版本

• 使用 pip 安装：打开命令行终端（如 CMD、PowerShell、Terminal 等），然后运行以下命令来安装 TensorFlow GPU 版本：

bash复制代码
pip install tensorflow-gpu==<your_tensorflow_version>

将<your_tensorflow_version>替换为我们想要安装的 TensorFlow 版本。

• 使用 conda 安装（如果我们正在使用 Anaconda）：打开 Anaconda Prompt，然后运行以下命令来安装 TensorFlow GPU 版本：

bash复制代码
conda install tensorflow-gpu=<your_tensorflow_version>

同样，将<your_tensorflow_version>替换为我们想要安装的 TensorFlow 版本。

2.3 验证安装

安装完成后，我们可以通过运行一个简单的 TensorFlow 程序来验证 GPU 是否已正确安装并可用于 TensorFlow。例如，我们可以创建一个简单的计算图来测试 GPU 是否可用。

请注意，以上步骤可能因我们的系统和 TensorFlow 版本而有所不同。因此，请务必参考 TensorFlow 官方文档和 NVIDIA 官方文档以获取最准确和最新的安装指南。

3.如何安装 CUDA

安装 CUDA 的步骤如下，我将按照清晰、分点表示和归纳的方式给出指导，并尽量参考文章中的相关信息。

3.1 准备工作

（1）确认系统支持：确保我们的操作系统支持 CUDA。CUDA 支持 Windows、Linux 和 Mac OS 等操作系统。

（2）检查 NVIDIA GPU：确保我们的计算机装有 NVIDIA 的 GPU，并且该 GPU 支持 CUDA。可以通过 NVIDIA 控制面板或nvidia-smi命令来查看我们的 GPU 型号及支持的 CUDA 版本。

（3）确认驱动版本：确保我们的 NVIDIA 驱动是最新或至少是支持 CUDA 的版本。

3.2 下载 CUDA

（1）访问 NVIDIA 官网：打开 NVIDIA 的 CUDA Toolkit 下载页面（CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer）。

（2）选择版本：根据我们的操作系统、CUDA 版本和架构（如 x86_64）来选择合适的 CUDA Toolkit 版本。注意，版本要与我们的显卡驱动兼容。

（3）下载：点击“Download”按钮下载 CUDA Toolkit 安装包。

3.3 安装 CUDA

（1）双击安装包：找到下载的 CUDA Toolkit 安装包（通常是.exe或.run文件），双击开始安装。

（2）同意许可协议：阅读并同意 NVIDIA 的软件许可协议。

（3）自定义安装：推荐选择“自定义”安装，以便我们可以选择需要安装的组件。如果我们是第一次安装，建议选择全部组件；如果是更新或重新安装，可以选择只安装必要的组件。

（4）设置安装路径：如果没有特殊要求，建议按照默认路径进行安装。记住安装路径，因为后续配置环境变量时需要用到。

（5）等待安装完成：安装过程中可能需要一些时间，请耐心等待。

3.4 配置环境变量

3.4.1Windows 系统

• 右键点击“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。

• 点击“高级系统设置”，然后点击“环境变量”。

• 在系统变量中找到“Path”变量，点击“编辑”，然后添加 CUDA 的安装路径（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<version>\bin和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<version>\libnvvp）。

3.4.2Linux 系统

• 打开终端，使用文本编辑器（如 nano 或 vim）打开.bashrc文件（通常在用户的主目录下）。

• 在文件末尾添加类似下面的行来设置环境变量（具体路径根据我们的安装位置而定）：

export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

• 保存并关闭文件。

• 在终端中输入source ~/.bashrc来使环境变量生效。

3.5 验证安装

（1）Windows 系统：打开命令提示符（CMD）或 PowerShell，输入nvcc -V来查看 CUDA 版本信息。

（2）Linux 系统：在终端中输入nvcc -V来查看 CUDA 版本信息。

如果看到 CUDA 的版本信息，说明 CUDA 已经成功安装并配置好了环境变量。现在我们可以开始使用 CUDA 进行 GPU 加速了！

文章转载自：TechSynapse

原文链接：https://www.cnblogs.com/TS86/p/18239623

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