64、利用GPU加速TensorFlow计算

利用GPU加速TensorFlow计算

1. 引言

在深度学习中，训练大型神经网络往往需要耗费大量的时间。例如，在单个CPU的机器上训练一个大型神经网络可能需要数天甚至数周。而GPU的出现为解决这一问题提供了有效的途径，它可以显著加速计算过程，让训练时间从数天缩短至几分钟或几小时。

1.1 示例代码

以下是一段简单的代码示例，展示了如何使用TensorFlow处理图像并进行预测：

const image = tf.fromPixels(webcamElement);
const prediction = model.predict(image);

1.2 GPU加速的优势

使用GPU加速计算不仅能节省大量时间，还能让我们更轻松地尝试各种模型，并频繁地使用新数据重新训练模型。而且，在很多情况下，给单台机器添加GPU卡就能获得显著的性能提升，甚至比使用多台机器更高效。

2. 获取GPU的途径

要使用GPU加速计算，首先需要获取GPU。主要有两种途径：购买自己的GPU卡或使用云端配备GPU的虚拟机。

2.1 购买自己的GPU卡

2.1.1 选择合适的GPU

目前，TensorFlow主要支持具有CUDA计算能力3.5及以上的Nvidia显卡，同时也支持Google的TPU。在选择GPU卡时，建议参考Tim Dettmers的博客文章，并且要确保查看TensorFlow的文档，了解当前支持的设备。

2.1.2