tensorflow - 在没有 CUDA 支持的情况下运行 Tensorboard

Question

是否可以在不支持 CUDA 的机器上运行 Tensorboard？

我正在一个计算中心工作(通过 ssh)，该中心有两个主要集群:

• CPU-Cluster 是没有 CUDA 支持的通用主力(无专用 GPU)
• 具有专用 GPU 的 GPU 集群，例如用于使用tensorflow-gpu运行神经网络。

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对 GPU 集群的访问仅限于训练等，因此我无法在支持 CUDA 的机器上运行 Tensorboard。相反，我想在 CPU 集群上运行 Tensorboard。
使用 TF 捆绑的 Tensorboard，由于缺少 CUDA 支持，我遇到导入错误。

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官方 Tensorboard 应该有一个仅使用 CPU 运行的模式，这似乎是合理的。这是真的吗？

我还发现了一个非官方的独立 Tensorboard 版本 ( github.com/dmlc/tensorboard )，这在没有 CUDA 支持的情况下可以工作吗？

Answer 1

解决了我的问题:只需安装 tensorflow 而不是 tensorflow-gpu。

由于我的虚拟环境 (conda) 没有正确删除 tensorflow-gpu，所以有一段时间对我不起作用。