GPU е мощен инструмент за ускоряване на изчисленията върху големи набори от данни. Понякога обаче може да се наложи деактивирането на GPU, за да се подобри производителността. Една често срещана причина за деактивиране на GPU е използването на TensorFlow на лаптоп или настолен компютър с ограничени ресурси. Деактивирането на GPU също може да подобри производителността при използване на TensorFlow на мобилно устройство.
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
Първият ред импортира os модула. Вторият ред задава променливата на средата CUDA_VISIBLE_DEVICES на -1. Това казва на TensorFlow да не използва графични процесори.
Джупиър Бележник
Jupyter Notebook е уеб приложение, което ви позволява да създавате и споделяте документи с други хора в среда за сътрудничество. Той включва функции като форматиране на богат текст, редактиране на код на живо и автоматично генериране на документи.
Тензорен поток
TensorFlow е библиотека за анализ на данни и машинно обучение. Тя ви позволява да създавате персонализирани модели и алгоритми, за да ускорите обучението на тези модели. TensorFlow може да се използва в Python, което улеснява започването.
GPU
GPU в Python е мощен инструмент, който може да се използва за различни задачи, включително обработка на графики, машинно обучение и научни изчисления. Графичните процесори са специализирани микропроцесори, които са проектирани за високопроизводително графично изобразяване и дълбоко обучение. Python предоставя удобна обвивка за библиотеката CUDA, което улеснява достъпа до ресурсите на GPU.
