無痛安裝Tensorflow GPU

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無痛安裝Tensorflow GPU

目錄

🚀 1. 什麼是數據科學?

📊 1.1 數據科學的定義

🌐 1.2 數據科學的趨勢

🛠️ 2. 如何構建自己的 Jarvis 系統?

🖥️ 2.1 硬體需求

👨‍💻 2.2 下載 NVIDIA CUDA 工具包

📥 2.3 下載 Visual Studio 2017

💻 2.4 安裝 Miniconda

🔧 2.5 安裝 TensorFlow GPU

📈 2.6 測試 GPU 運行情況

🌟 3. 結語

🙋‍♀️ 3.1 如遇困難該怎麼辦?

🙏 3.2 感謝您的閱讀

🛠️ 2. 如何構建自己的 Jarvis 系統?

數據科學是當今一個趨勢話題,而許多人都希望能夠進行數據挖掘,製作出像 Jarvis 這樣的有用系統。不過,要製作一個能夠自主運作的系統,需要大量的編程和測試工作。首先,讓我們來討論如何構建自己的 Jarvis 系統所需的硬體,其中 CPU 和 GPU 是至關重要的。儘管僅使用 CPU 也能實現目標,但這將需要更長的時間。如果您擁有 NVIDIA GPU,這將能提高運行速度。接著,讓我們一起來行動。

在開始之前,您需要檢查您的 GPU。請前往 NVIDIA 控制面板並確認您的設備的確切名稱。接著,前往 NVIDIA CUDA 網頁查看您的硬體是否兼容。請確認您的 NVIDIA 驅動程序已安裝並檢查其與 CUDA 版本的相容性。隨後,下載適合的 CUDA 工具包,並選擇線上安裝程序或離線安裝程序。此外,為建立 CUDA 的庫,您需要下載 Visual Studio 2017,請前往微軟官網下載 2017 Community Edition。安裝過程中只需執行標準安裝即可。

接下來,安裝 Miniconda,這是 Anaconda 的簡化版本,佔用空間較小並可根據需要安裝所需的套件。隨後,使用 Conda 創建新的環境,用以安裝 TensorFlow GPU。創建完畢後,激活該環境,並進行 TensorFlow GPU 的安裝。當所有的額外組件安裝完成後,我們將能夠利用 GPU 進行大量的計算。最後,測試 TensorFlow 的運行情況,確保 GPU 已經準備就緒。祝賀您,現在您的系統已經準備好在原始數據上進行大量的計算工作。

如果您在操作過程中遇到任何困難,請隨時尋求協助。感謝您的閱讀。

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