tensorflow框架 运行tensorflow需要怎么的电脑配置？
运行tensorflow需要怎么的电脑配置？
Tensorflow是Google基于DistFaith开发的第二代人工智能学习系统。它需要类似于工作站的计算机配置才能运行。甚至更低的配置是i78700k，因为预算配置越深，要求就越高。这里有一张配置单供您参考：英特尔i78700k处理器、华硕z370-p主板、金士顿16gddr42400有x2内存模块、Gigabyte gtx1080tigamingoc11g显卡、Procter m9peg256gm.2接口固态硬盘、希捷1TB机械硬盘、酷派至尊冰神b240cpu水冷散热器、，海韵福克斯750fx750w电源，美国海盗船spec-05底盘。
运行tensorflow需要怎么的电脑配置？
tensorflow的支持列表中没有窗口。虽然docker可以在windows上运行，但也有很多小问题。它支持的最好的系统是基于UNIX内核的，比如Linux。因此，我们最好安装一个linux环境来运行它。但是，虚拟机的安装对配置有一定的要求。毕竟，这相当于同时打开计算机上的两个系统——CPU不应低于第四代I3（尤其是笔记本电脑，CPU型号I3/5/7-xxxx四位数字中的第一个X代表其代数）。内存—请注意，内存不能小于4G，因为分配给虚拟机的内存将在虚拟机启动后以1:1的比例从物理内存中移除。加上物理机系统的消耗。当然，这个配置表只有下限，没有上限。你的电脑配置越好，你的体验就越好。采用双系统时，对配置的需求要小得多。
学Python的电脑要什么样的配置？
感谢您的邀请
！作为IT行业从业者和计算机专业教育者，让我回答这个问题。
首先，如果您从学习Python语言本身的角度出发，您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求，或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。
但是，学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发，其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。
大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是，大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存，而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此，如果你想学习Python，从事大数据开发，就需要配置一个内存，计算机越大越好。另外，对于初学者来说，通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群，这对内存容量提出了更高的要求。
人工智能的发展通常需要一个强大的GPU，所以如果你想学习Python进行机器学习（深度学习）、计算机视觉等方面的开发，就必须配备一个更好的显示卡，这样会大大提高实验速度。另外，人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。
最后，在硬盘的配置上，最好选择速度更快的固态盘，而且容量不需要太大。
为什么A卡不像N卡那样，开发类似CUDA的API，从而可以做科学计算？
虽然NVIDIA显卡有CUDA，amd显卡也有OpenCL。事实上，CUDA和OpenCL都是为了满足通用并行计算的需求而设计的。然而，CUDA是一个成熟的开发平台，它为NVIDIA提供了一个完整的工具包，相对来说更加专业和封闭。OpenCL是一个开放的标准，被许多软硬件制造商广泛使用。
就科学计算而言，CUDA对开发人员更友好，应用更广泛。这与CUDA相对完整的开发工具包有很大关系。经过多年的开发，CUDA拥有比OpenCL更好的生态系统，它更易于使用，对程序员也更友好。虽然OpenCL是开放的，但是它的API设计很怪异，缺乏一致性，并且它的函数不是正交的，这并不简单，它还远远不够成熟。
Amd显卡目前不支持CUDA，但只能支持OpenCL。在一些科学计算程序中，AMD显卡的计算效率明显低于N显卡。这就是CUDA的优势。amd之所以没有像CUDA那样开发API，是因为amd没有足够的实力来制定这个标准。英伟达早在2006年就开始在gtx8800显卡上推出CUDA，经过这么多年的发展，英伟达已经投入了巨大的人力物力取得了今天的成绩，包括一年一度的GTC大会，在CUDA和相关技术推广方面做了大量的工作，而amd显然缺乏这样的工作。
事实上，作为同时开发CPU和GPU的半导体制造商，AMD要做到这一点并不容易。在资金不能大幅度增长的情况下，显卡业务只要做好自己的工作就非常好。至于新的API标准，显然很难做到。我们只能期待OpenCL有一个更好的未来。
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