[問題] 跑tensorflow-gpu程式最低的GPU型號

[kino818 (要運動)]

各位大大 好
我的NB的GPU是GT 740m
GT 740m查google關鍵字compute capability只有3.0
算力3.0對應只能裝到cuda8
cuda v8再去查google只能裝到cudnn v5或v6或v7
https://gist.github.com/chizhang529/3c414428cd1c82e38e7dde0be70e2955
如上網址,tensorflow-gpu版本能安裝1.0.0至1.4.0

理論上,安裝anaconda,再anaconda prompt執行下面兩指令,anaconda安裝tensorflow-gpu
pip install tensorflow
pip install tensorflow-gpu

python程式中前面加入import tensorflow as tf
tensorflow程式就可以用GPU加速了

請教各位大大幾個問題
1.tensorflow-gpu程式用GPU去加速執行,用nvidia最低GPU型號可GPU執行python是多少?
  另有一台筆電GT 940m
  確定740m,940m都無法用GPU跑程式,會再考慮買二手NB的較新GPU版本
2.anaconda只用來跑numpy,matplotlib,scikit-learn等初階程式
  非tensorflow-gpu,pytorch-gpu
  一般python程式有機會GPU加速計算嗎?
3.GT 740m,已anaconda prompt安裝好
conda install cudatoolkit=8
conda install cudnn=6     |PackageNotFound
conda install cudnn=7     |有安裝cudnn=7.1.4,但程式無法載入原生tf執行階段
                          |推測740m顯卡需要cudnn=6
conda install tensorflow=1.4.0   |回應錯誤說找不到1.4.0,最低只有1.13.1
感覺repo目前已經沒有舊版本的cudnn與tensorflow-gpu套件可供下載了
推薦什麼anaconda repo呢?   |自己回答,tensorflow官網說對anaconda沒全支援

謝謝大大
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謝謝下面各大大寶貴回應,已找到答案,整理如下
1.Windows 10 + GT 740m(compute capacability=3.0) +
  NVIDIA圖形驅動程式376.54 + python v3.6
2.anaconda prompt
  conda create -n tf_gpu python=3.6 anaconda
  conda activate tf_gpu
  conda install cudatoolkit=8
  conda install cudnn=7
  conda install tensorflow-gpu=1.4     |失敗,回版本過舊找沒有;
                                       |查中國清大網站repo有gpu=1.4的.whl可下載安裝
                                       |安裝了較高版本tensorflow-gpu=1.13.1
  pip3 install tensorflow==1.4         |安裝成功,pip3可改pip
  pip3 install tensorflow-gpu==1.4     |安裝成功,pip3可改pip
3.打開spyder,開新檔案,先另存新檔至C:\USERS\自己帳號\.spyder-py3

  import tensorflow as tf
  print("Tensorflow版本:",tf.__version_)
  from tensorflow.python.client import device_lib
  print(device_lib.list_all_devices())

  執行結果:
  Tensorflow版本:1.4.0
  ...
  device_type: "CPU"
  ...
  沒有顯示device_type: "GPU"
  => (1)確定GT 740m 僅算力3.0
     GPU算力3.5以上,才能使用tensorflow-gpu算力
     後來查到tensorflow-gpu=1.4.0,需算力3.5以上
             tensorflow-gpu=1.3.0,需算力3.0以上
     之後再試看看tensorflow-gpu=1.3.0,是否能顯示device_type: "GPU"
     後驗證tensorflow-gpu=1.3.0,因下載不到cudnn=6,未能載入原生tf執行階段

     (2)GT 940m 算力=5.0,能使用tensorflow-gpu加速
     conda create -n tf_gpu python=3.6 anaconda
     conda activate tf_gpu
     conda install cudatoolkit=9
     conda install cudnn=7               |安裝了cudnn7.3.1
     pip3 install tensorflow==1.12.0     |安裝成功,pip3可改pip
     pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0 |安裝成功,pip3可改pip

     執行結果:
     Tensorflow版本:1.4.0
     ...
     device_type: "GPU"
     ...


     (3)另安裝OS上安裝官網下載cuda9,OS顯卡驅動經Windows Update自動升版


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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1700381819.A.740.html
推 TuCH: 為什麼要折磨自己呢  python的版本是 作業系統是?
→ lycantrope: 先去nvidia找GPU對應cuda toolkits版本安裝
→ chang1248w: 為啥不上kaggle...
→ chang1248w: 上面環境都弄穩穩，每週還讓你用35小時的p100
→ chang1248w: nvidia有釋出的rapids，numpy的gpu版本cupy
→ chang1248w: 其實tf的底層有很大一部分是python + cupy
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→ chang1248w: 自己編譯tensorflow
推 DaOppaiLoli: 你也可以考慮 Colab
→ chang1248w: colab接google drive的散檔讀取超爛
→ ToastBen: u don’t need Anaconda
→ wuyiulin: 效能問題又想多環境的話可以考慮 mini conda
→ chang1248w: pip for ever！
推 bearching: 可能資料有機敏性不能上傳？ 很多原因吧
→ kino818: 謝謝上面各大大寶貴回應,已找到答案
※ 編輯: kino818 (36.230.71.237 臺灣), 11/26/2023 12:14:38