④, ⑤, [⑥](https://qiita.com/ yohiro / items / e9e80183e635e0ac4894), ⑦ J'ai essayé de mordre sklearn et svm, alors j'ai pensé que j'essaierais de mordre TensorFlow cette fois, et sa note d'introduction. Heureusement, je possède un ordinateur équipé de GPU, je vais donc vous présenter la version GPU de tensorflow.
Documents de référence: [Développement d'applications IA de jugement d'image, partie 1] Introduction au développement d'applications IA de jugement d'image réalisé avec TensorFlow, Python, Flask
https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ja De l'officiel, les exigences pour tensorflow sont les suivantes
Il semble qu'une fois que vous avez le pilote GPU, vous pouvez l'installer avec une seule commande de dictée. Alors, mettez d'abord à jour le pilote.
Tout d'abord, démarrez le Gestionnaire de périphériques, faites un clic droit sur le GPU qui est la cible de "Carte graphique" → cliquez sur "Mettre à jour le pilote"
Si vous appuyez sur "Rechercher automatiquement la dernière version du pilote logiciel", il sera mis à jour automatiquement.
Exécutez la commande suivante à partir de l'environnement Anaconda
conda install tensorflow-gpu
De l'environnement d'Anaconda
python
Après avoir tapé
import tensorflow
Entrer. Puis
2020-04-15 18:35:41.872948: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll
S'affiche et il semble que l'installation a réussi.
J'essayais d'installer CUDA, cuDNN, etc. individuellement selon le matériel didactique, mais lorsque j'ai essayé d'installer CUDA, je n'ai pas pu l'installer à cause du même symptôme «Échec de l'intégration de Visual Studio» que sur la page suivante.
Après tout, il semble que la commande ci-dessus configurera automatiquement ce qui est requis pour tensorflow-gpu, donc CUDA et cuDNN n'ont pas été installés individuellement.
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