大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程需要gpu的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程需要gpu的解答，让我们一起看看吧。
python版本与cpu还是gpu有关？
Python本身不与CPU或GPU有直接关系，但是在使用Python编写的程序中，需要进行大量的计算操作，就需要考虑使用CPU或GPU来加速计算。
Python通过调用底层的计算库来实现计算操作，如NumPy、SciPy等库可以使用CPU进行计算，而tensorflow、PyTorch等深度学习库则可以使用GPU或CPU进行计算。因此，Python版本与CPU或GPU的使用密切相关，需要根据需要适合的库和硬件来进行计算。
python代码怎么用gpu运行？
在python中使用GPU运行代码需要使用一些特殊的库，如TensorFlow、PyTorch等，在安装好这些库后，可以在代码中指定GPU作为计算设备，并使用GPU相应的函数和方法来进行运算。需要注意的是，确保GPU能够正常工作并有足够的内存空间，避免内存溢出或冲突。另外，可以使用一些性能优化的技巧，如减少数据传输，合理使用batch size等，来提高代码运行效率。
tensorflow如何使用GPU来加速训练？
Tensorflow是Google推出的一款人工智能学习系统，我们基于tensorflow框架编写的程序，通过GPU就能极大的加速运行速度。下面就介绍一些在Python中用GPU加速神经网络训练的一些技巧和方法。
1. 指定GPU
如果在有多块GPU的话，可以通过如下这句话来指定调用哪一块GPU。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
2. 设置GPU的使用量
如果是多个程序使用一块GPU，就需要对每个程序制定GPU的显存使用量。可以用下面这句话来实现：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)
3. 并行使用多个GPU
并行使用GPU可以分为两种，一种是数据并行，也就是将训练数据平均到多个GPU中进行训练，然后在统一进行参数的更新；另一种则是模型并行，即将模型分成多个部分在多个GPU上训练。具体实践的方法可以参考下面的链接：***s://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/70339330
Tensorflow支持GPU，而且默认情况下，在操作同时支持GPU和CPU的情况下，会优先使用GPU。所以Tensorflow的GPU加速训练是开箱即用的，唯一需要注意的是安装的时候不要装错了版本。
如何安装正确版本
首先，确保你的硬件没问题。一般来说，不是太老或太低端的N卡基本上都没问题。具体支持的硬件可以查看Nvidia的文档（***s://developer.nvidia***/cuda-gpus），根据你的显卡所属的系列，查看是否支持（需要支持CUDA 3.5以上，CUDA 3.0以上，但小于3.5的话，需要通过源码编译安装Tensorflow）。
（Nvidia网站截屏）
其次，确保你的软件依赖没问题：
- 显卡驱动
- CUDA Toolkit 9.0
- cuDNN SDK v7
- libcupti-dev
- NVIDIA TensorRT 3.0 （可选）
然后，就是安装TensorFlow了。
注意，通过`pip install tensorflow`安装的是CPU版本！你需要使用`pip install tensorflow-gpu`！pip3同理。相应地，如果你选择通过docker安装，也别忘了加上-gpu后缀，比如`nvidia-docker run -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash`。
到此，以上就是小编对于python编程需要gpu的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程需要gpu的3点解答对大家有用。
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