[爆卦]anaconda安裝是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇anaconda安裝鄉民發文沒有被收入到精華區:在anaconda安裝這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 anaconda安裝產品中有4篇Facebook貼文,粉絲數超過2萬的網紅紀老師程式教學網,也在其Facebook貼文中提到, [筆記分享] 我如何在 Anaconda 上,安裝 TensorFlow 2.x,並開啟 GPU 加速 Evernote 網址: https://bit.ly/33K77F9 -------------- 最近我正在台大計算機中心,教授「深度學習」這門課程。整門深度學習,用得最多的函式庫就是 ...

  • anaconda安裝 在 紀老師程式教學網 Facebook 的精選貼文

    2020-08-10 11:25:58
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    [筆記分享] 我如何在 Anaconda 上,安裝 TensorFlow 2.x,並開啟 GPU 加速

    Evernote 網址: https://bit.ly/33K77F9

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    最近我正在台大計算機中心,教授「深度學習」這門課程。整門深度學習,用得最多的函式庫就是 TensorFlow 了。它可以用來建構深度學習所需要的「神經網路」架構,所以任一個深度學習工程師,都得要會安裝。

    深度學習的開發環境很多!我個人偏好 Google Colab(線上環境)與 Anaconda(本地端環境)。Colab 的執行環境,Google 工程師已經幫你裝好了。你只要點擊 https://colab.research.google.com 就能用。比泡麵還簡單!但你也只能被動接受 Google 工程師幫你裝好的執行環境。畢竟「線上平台」彈性還是比「本地端平台」要小一點。

    早期(TensorFlow 1.x 時期)要裝 TensorFlow,並開啟 GPU 圖形加速功能,只要開啟 Anaconda Prompt 命令列視窗,輸入下面這一行就可以了:

    conda install tensorflow-gpu

    但 TensorFlow 2.x 之後,Anaconda 並沒有把 conda 這個指令調整得很好。大家已經用到 TensorFlow 2.3 了,conda 安裝出來的最新版居然只到 TensorFlow 2.1。更慘的是,開啟 GPU 加速時,所需搭配的 cuDNN 函式庫與 CUDA Toolkit 版本,也跟 TensorFlow 2.1 這個版本衝得亂七八糟!總之,就是一堆同學裝不起來!機器空有獨立顯卡,但無法發揮 GPU 加速平行運算的能力!

    有鑑於此,我今天早上就親自「試水溫」,想辦法找出這幾樣東西的排列組合,到底怎麼樣是對的:

    Python版本 x nVidia驅動程式版本 x TensorFlow版本 x cuDNN 函式庫版本 x CUDA Toolkit版本

    也順便找出最順暢的安裝流程,分享給大家。希望有需要的朋友能喜歡!

    祝福大家都能釋放顯卡平行處理的威力,讓你跑神經網路時,硬是比別人快好幾倍!

    有我說明不足的地方,歡迎在下方留言。不敢說一定有能力解決,但我會盡力的! :-)

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  • anaconda安裝 在 挨踢路人甲 Facebook 的最佳解答

    2020-07-13 08:01:04
    有 22 人按讚

    學Python要怎麼用、怎麼安裝呢?來試試Python的懶人包 – Anaconda ,除了內建 Spyder 與Jupyter Notebook編輯器外,更包含了常用的模組,是初學者相當不錯的開發環境。

    https://walker-a.com/archives/6260

  • anaconda安裝 在 iThome Facebook 的最佳貼文

    2019-01-24 18:11:44
    有 180 人按讚


    過去開發者能夠透過Visual Studio安裝程式安裝Anaconda,雖然這樣可以讓開發者簡單地獲取Python資料科學套件,但卻會導致Visual Studio安裝時間過長,以及版本升級時發生可靠性問題。為了解決這樣的問題,微軟宣布Visual Studio 2019不再提供Anaconda,改以更小的Miniconda代替成為Python工作負載的可選套件

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