电脑没有显卡能运行tensorflow

电脑没有显卡能运行 TensorFlow 吗？这是非常普遍的一个问题。首先，我们需要知道 TensorFlow 本身是一个计算库，它可以在 CPU 或者 GPU 上执行，但是使用 GPU 可以得到更快的速度。

如果你没有显卡，那么就只能使用 CPU 来运行 Tensorflow。虽然 CPU 比 GPU 慢了很多，但是 Tensorflow 仍然可以在没有显卡的电脑上运行。下面我们来看如何在电脑上使用 CPU 运行 Tensorflow。

1. 安装 Tensorflow

首先需要安装 Tensorflow，可以通过 pip 或者 conda 安装，例如：

pip install tensorflow

安装完成之后，可以尝试在 Python 中运行以下代码来确认安装成功：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果输出了 “Hello, TensorFlow!”，那么说明安装成功了。

2. GPU 与 CPU 版本的区别

Tensorflow 有两个不同的版本：GPU 版本和 CPU 版本。GPU 版本需要 NVIDIA 显卡才能运行，而 CPU 版本可以在没有显卡的电脑上运行。

使用 GPU 版本的 Tensorflow 需要安装 CUDA 和 cuDNN，这是 NVIDIA 提供的两个加速库。但是要注意，CUDA 和 cuDNN 都只支持特定版本的显卡和操作系统，安装起来也比较麻烦。

因此，在没有显卡的情况下，我们可以直接使用 CPU 版本的 Tensorflow。

3. Tensorflow 在 CPU 上的性能

在没有显卡的情况下，Tensorflow 在 CPU 上的性能会比较慢，但不是完全无法使用。如果你的模型非常小，那么可能可以在几分钟内完成训练。但是如果你的模型非常大，那么需要几个小时甚至更长时间来完成训练。

在使用 CPU 版本的 Tensorflow 时，可以考虑以下几点以提高它的性能：

• 使用更高效的 CPU
• 使用多核 CPU
• 使用分布式计算

4. Tensorflow 在 CPU 上