Zeitersparnis beim Laden eines gespeicherten Tensorflow-Modells

Question

Die Frage ist, ich kann meinen Computer nicht für meine Tensorflow-GPU auf Ubuntu-System arbeiten lassen. Da der NVIDIA-Treiber nicht auf ubuntu installiert werden kann, lade ich Tensorflow-gpu unter Windows10, aber er unterstützt Tensorflow-Serving nicht. Ich weiß, Docker kann mir helfen, es zu tun, und ich habe es wirklich installiert, aber nur Tensorflow-CPU. Das wäre sehr langsam, wenn ich nur Tensorflow-CPU-Version ausführen. Für den Fall, dass ich dachte, dass ich zwei Tensorflow installieren, ist eine GPU-Version und auf System, das andere ist CPU-Version auf Docker.GPU-Version für Training und speichern Sie ein Modell, dann CPU-Version laden das gespeicherte Modell. Was ich wissen möchte ist, funktioniert diese Arbeit, und ist es zeitsparend? Oder sagen Sie es einfach, dauert es weniger Zeit als nur Tensorflow-CPU-Version auf Docker laufen?

Answer 1

TensorFlow GPU mit NVIDIA GPUs auf Ubuntu wird unterstützt, und es sind Treiber verfügbar. Überprüfen Sie this tutorial.