組機器/深度學習機,自行編譯TensorFlow? - 3C

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若本文有不恰當之處, 請各位老司機告知, 小的自行刪除~

因為最近硬體貴鬆鬆, 所以一直都用 MacBook Pro 先胡亂用一下 numpy/tf

不過後來發覺一般 直接用 pip install tensorflow (conda install tensorflow)
所安裝的 tf 並沒有用到 intel SSE/AVX 等等指令集,

網路上找了有人人編譯好的支援指令集的版本 tf 後, 一輪 epoch 居然可以從
耗時三分多鐘進步到 大約一分四十秒...

請問各位... 組好機子之後, 會直接就上 tf 開始跑訓練, 還是會先花時間把tf
由原始碼重新編譯並且安裝?

感謝各位的經驗分享

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All Comments

Queena avatarQueena2018-01-04
這問題跟電蝦什麼關係? 連硬體都扯不上耶?
Zora avatarZora2018-01-07
那跟shopping有扯上關係嗎= =
Robert avatarRobert2018-01-12
沒差 爽就好
Selena avatarSelena2018-01-15
代表你 data 不夠大阿
Elizabeth avatarElizabeth2018-01-16
樓下看得懂嘛?
Jacky avatarJacky2018-01-18
小弟才疏學淺 涉獵不深 看不太懂
Liam avatarLiam2018-01-20
因為直接用pip安裝的人跑gpu呀,就沒必要重編一遍
George avatarGeorge2018-01-25
笑死
Eden avatarEden2018-01-29
當處理的資料讓電腦不夠力的時候,要捨得投資自己
Jake avatarJake2018-01-31
不要用conda 直接在系統python安裝 確定版本是3.5
我i5裝很快 記得要裝cuda cnn在裝tf
Hedwig avatarHedwig2018-02-05
不用想拉 那加速不了多少
Megan avatarMegan2018-02-07
我估計是你用錯了吧? 現在都python 要用pip3吧?
有問題可站內交流
Oliver avatarOliver2018-02-08
有些環境 pip 預設是 pip3
Ina avatarIna2018-02-11
原本用i7-4790跑7分半
1080ti跑12秒 給你參考
Bennie avatarBennie2018-02-16
35秒路過
Isla avatarIsla2018-02-20
直接把MAC OS刷掉換Ubuntu了啦y
Quintina avatarQuintina2018-02-22
幹嘛編譯,當然是用GPU跑啊
Frederic avatarFrederic2018-02-24
新組機器 當然是買張夠力的GPU 沒人在編譯啦
John avatarJohn2018-02-28
你到時候都在用gpu跑 cpu快那一點兩點根本無感..
Ula avatarUla2018-03-02
羊,換ryzen1600+rx580
Anthony avatarAnthony2018-03-06
有指令集算是有扯到一點電蝦把~
我用tf沒重編譯,只是因為覺得太花時間了,不如早點
上線開始跑實驗
Kelly avatarKelly2018-03-11
1060GPU跑mnist-cnn打爆你的1:40,還扯指令集咧……
Blanche avatarBlanche2018-03-16
mnist-cnn有6萬筆資料,你也不說資料量多少就丟個1:
Kyle avatarKyle2018-03-17
40
Wallis avatarWallis2018-03-20
你需要一張1080ti