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从 TensorFlow 的“入门”页面：

# Only CPU-version is available at the moment.
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

我对使用 GPU 或 CUDA 库不是很熟悉，但是如果我在 Linux VM 中安装了 TensorFlow（比如通过 Vagrant 提供的精确 32），那么 TensorFlow 在该 VM 中运行时会使用 GPU 吗？

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可能不是。例如，VirtualBox不支持 MacOS 主机上的 PCI Passthrough，只支持 Linux 主机（即使那样，我也不会……呃，我不抱希望）。MacOS 最终与其 GPU 紧密集成，以至于我非常怀疑任何 VM 在这一点上都可以做到这一点。

于 2015-11-12T03:52:22.303 回答
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作为更新：Tensorflow 现在可以在 Mac OS X 上使用 GPU。相关的 PR 是https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/664并且在brew install coreutilsLinux 安装后“从源代码构建”说明应该可以工作。与配备 NVIDIA gforce 960 和 Intel i7-6700K 的 CPU 版本相比，我看到了 10 倍的加速。

编辑/（更新？）：从 MacOS Mojave 开始，由于一些 API 更改以及 Apple 和 NVidia 之间似乎长期存在的问题，NVidia 显卡的驱动程序不再可用。没有 NVidia 就意味着没有 Cuda 就意味着没有 Tensorflow，也没有任何其他值得尊敬的机器学习。看起来像 Google Collaboratory 这样的东西是目前要走的路。

于 2016-05-03T03:46:50.837 回答