Installer TensorFlow GPU avec CUDA et Nvidia

Table of Contents 📚

Introduction

• Les tendances de la science des données
• L'intérêt croissant pour l'exploration de données
• L'ambition de créer un système autonome

Préparation du matériel

• L'importance du processeur et de la carte graphique
• Les avantages de l'utilisation d'une carte graphique Nvidia
• Vérification de la compatibilité de CUDA avec la carte graphique

Installation des logiciels nécessaires

• Vérification et installation des pilotes Nvidia
• Téléchargement et installation de l'outil CUDA
• Utilisation de Visual Studio 2017 pour compiler des bibliothèques pour CUDA
• Installation de Miniconda

Configuration de l'environnement

• Création d'un nouvel environnement avec Miniconda
• Activation de l'environnement
• Installation de TensorFlow GPU

Vérification de la configuration

• Vérification de l'installation de TensorFlow GPU
• Vérification de la version de TensorFlow GPU

Conclusion

• Préparation du système pour le traitement des données brutes
• Encouragements et assistance

Les Tendances de la Science des Données

Aujourd'hui, le terme "science des données" est devenu l'un des mots à la mode. De plus en plus de personnes s'intéressent à l'exploration des données, nourrissant l'espoir de créer quelque chose de remarquable, quelque chose d'utile, à l'image de Jarvis, ce système capable d'accomplir des tâches de manière autonome. Cependant, la mise en place d'un tel système exige une bonne dose de programmation et de tests, ce qui pourrait décourager les aspirants développeurs. Pour tirer pleinement parti de cette ambition, il est nécessaire de disposer d'un processeur et d'une carte graphique performants. Bien que l'utilisation d'un processeur seul soit envisageable, elle nécessitera davantage de temps. En revanche, si vous détenez une carte graphique Nvidia, je ne peux garantir une vitesse de traitement extraordinaire, mais elle s'avérera certainement être un atout précieux.

Le moment est venu d'agir. La première étape consiste à vérifier la compatibilité de votre carte graphique avec CUDA, une technologie parallèle bien connue. Pour ce faire, accédez au panneau de configuration Nvidia, puis consultez la page dédiée à CUDA. Le lien est d'ores et déjà fourni dans la description, facilitant ainsi votre accès à cette ressource. Avec un peu de chance, vous y trouverez votre appareil qui répond aux critères requis. Une fois cette vérification effectuée, assurez-vous que les pilotes Nvidia sont bien installés. Il vous faudra également veiller à la compatibilité de CUDA avec la version de vos pilotes. Pour faciliter cette démarche, téléchargez l'outil adéquat via l'installateur en ligne ou hors ligne, selon vos préférences.

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