tensorflow2 gpu怎么用 loadlibrarycardx.ocx失败找不到指定模块是怎么回事？
loadlibrarycardx.ocx失败找不到指定模块是怎么回事？
我一又开始用网上的方法完全安装tensorflow-gpu，手动启动配置了好多东西，但始终报这个错误：
ImportError:DLLloadrefused:找不到啊指定的模块。
FailedcanloadthenativeTensorFlowruntime.
后来直接用anaconda官网的方法两句命令一切搞定，根本不会不用什么手动启动配置cuda和cudnn。方法不胜感激：
完全安装结束之后activatetensorflow_gpuenv就这个可以然后在用！
tensorflow并行计算原理？
TensorFlow是一个为数值计算（最常见的是特训神经网络）设计什么的流行开放源代码库。在这个框架中，计算流程是从数据流程图（dataflowgraph）设计，这为可以修改操作结构与先安置提供了不大灵活性。TensorFlow允许多个worker并行计算，这对可以通过一次性处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。至于，要是模型加上大，这种左行化老是很有可能是前提是的。
当在多个可以计算节点间分配神经网络特训时，常见常规两种策略：数据并行和模型并行。在前者中，在每个节点上分开来创建角色模型的实例，并馈送相同的训练样本；这种架构容许更高的训练吞吐量。而是，在模型分头并进中，模型的单个体实例在多个节点间先分配，这种架构愿意训练大得多的模型（可能会不当然适合单节点的存储器）。假如是需要，也可以不组合这两种策略，使推导模型占据多个实例，每个实例可以跨越多个节点。
当可以使用TensorFlow时，数据右行通常外在表现为两种形式：图内复制（outsidegraphreplication）和图间不能复制（between-graphreplication）。两种策略之间最特别显著的区别取决于人流程图的结构不可能结果。
图内复制
图内剪切粘贴正常情况被认为是两种方法中更简单啊和更直接（但更万不可扩充卡的）的方法。当按结构这种策略时，需要在分布式的主机上创建家族一个包含所有worker设备中副本的流程图。这个可以预料，紧接着worker数量的增长，这样的流程图可能会沪弱深强扩大，这很可能会对模型性能产生不利影响。而现在，是对小系统（的或，双GPU台式计算机），而其简单点性，图内复制很有可能是最优的。
图间图片文件夹
不认识到图内复制在扩展上的局限性，图间剪切粘贴的优势只在于句子修辞大量节点时只要模型性能。这是按照在每个worker上创建战队可以计算图的副本来实现的，而且不是需要主机保存每个worker的图副本。实际一些TensorFlow技巧来去协调这些worker的图——如果不是两个分开来的节点在同一个TensorFlow设备上怎么分配一个具有完全相同名称的变量，则这些分配将被胸壁痛，变量将链接共享不同的后端存储，最终达到这两个worker将不合并在一起。
但是，前提是以保证设备的正确的配置。如果不是两个worker在完全不同的设备上先分配变量，则不可能不可能发生合并。对此，TensorFlow提供了replica_device_setter函数。只要你每个worker以完全相同的顺序创建战队计算图，replica_device_setter为变量分区分配提供给了确认的方法，确保全变量在同一设备上。这将在下面的代码中观摩。
由于图间不能复制太大再重复一遍了上古时代图，但多数相关的改但是都在集群中节点的配置上。因此，下面的代码段将只是对这一点并且改。重要的是要尽量，这个脚本大多会在集群中的每台机器上执行，但具体一点的命令行参数完全不同。
运行分布式TensorFlow的准备是建议使用来指定集群的架构。节点正常情况两类两个角色（或「job」）：含有变量的参数服务器（「ps」）和执行大量换算的「worker」。下面提供给每个节点的IP 地址和端口。这一次，脚本必须确定其job类型和在网络中的索引；这大多是是从将新的命令行参数传递给脚本并解析来实现的。job_type委托节点是运行程序ps肯定worker任务，而task_idx指定节点在ps或worker列表中的索引。建议使用以内变量创建角色TensorFlow服务器，主要用于连接上各设备。
接下来的事情，假如节点是参数服务器，它只连接到它们的线程并在等待它们中止。虽说很显然没有特定的事件的ps代码，但图元素但是是由worker推送到ps的。
而是，假如设备是worker，则使用replica_device_setter最终形成我们的模型，以便在前面继续讨论的这些ps服务器上连续怎么分配参数。这些副本将比较大与单机的流程图相同。之后，我们创建一个并训练我们的模型。
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