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The greatest enemy of knowledge is not ignorance, it is the illusion of knowledge.--Stephen William Hawking

为了性能,请停止使用pip安装tensorflow!

使用pip停止安装Tensorflow! 请改用conda。 如果您不知道conda是什么,它是一个跨平台运行的开源软件包和环境管理系统。 因此它适用于Mac,Windows和Linux。 如果你还没有使用conda,我建议你开始,因为它使管理你的数据科学工具更加愉快。


以下是使用conda而不是pip安装Tensorflow的两个非常重要的原因。


CPU性能更快

conda Tensorflow软件包利用用于深度神经网络的英特尔数学核心库或从1.9.0版本开始的MKL-DNN。 该库提供了巨大的性能提升。 这是一张证明它的图表!

为了性能,请停止使用pip安装tensorflow!

                                                    图表取自https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/


如您所见,与pip安装相比,conda安装的性能可提供超过8 倍的速度提升 对于经常使用CPU进行训练和推理的人来说,这非常有用。 作为一名机器学习工程师,我使用我的CPU在我的代码上运行测试训练,然后将其推送到支持GPU的机器上。 这种速度的提高将帮助我更快地迭代。 我可以在CPU上做很多推理,所以这将有助于我的模型性能。MKL库不仅可以加速您的Tensorflow软件包,还可以加速其他广泛使用的库,如NumPy,NumpyExr,SciPy和Scikit-Learn!


更简单的GPU版本安装

conda安装将自动安装GPU支持所需的CUDA和CuDNN库。 点子安装将要求您手动执行此操作。 每个人都喜欢一步到位的过程,特别是在下载库时。


快速开始

所以我希望这两个原因足以让你切换到使用conda。 如果您确信这里是开始的步骤。

pip uninstall tensorflow

如果你还没有安装AnacondaMiniconda Miniconda只是安装conda和它的依赖,而Anaconda将为你预先安装很多软件包。 我更喜欢Miniconda开始使用。 安装conda后试试这个。

conda install tensorflow

如果您想要启用GPU的版本,请使用tensorflow-gpu替换tensorflow。

除了更快更简单地用于Tensorflow之外,conda还提供了其他工具集,使其更易于集成到您的工作流程中。 我最喜欢的一个是他们的虚拟环境功能。 您可以在此处阅读有关conda和tensorflow的更多信息。 还有更多关于MKL优化的信息 希望这有助于并一如既往地感谢阅读!


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