前一年被我以貌取人的Pharrell Williams，這年以10週冠軍曲《Happy》再度拿下年終榜冠軍，他的個人作品很少，15年來只出了兩張專輯。

女歌手紛紛推出鼓勵女性以自己的身體為傲的歌曲，Meghan Trainor的《All About That Bass》讚美豐腴圓潤的身材很好，相當勵志。
而Nicki Minaj用《Anaconda》推廣大屁股的好處，欸雖然手段是爆烈了些，MV拍得令人血脈賁張，我第一次看的時候簡直羞死…

加拿大樂團Magic!的這首雷鬼曲風《Rude》超級可愛，但我更喜歡後來某位老爸cover的版本。
https://youtu.be/TzyQx6AL1MQ

說到cover，最強的還是警察大人對嘴Taylor Swift的《Shake It Off》，太可愛，影片還是丹佛警察局官方上傳的。
https://youtu.be/8XFBUM8dMqw

這一年值得提的歌實在太多了，只能抓一些比較有趣的來說說。

Sir Mix-A-Lot〈Baby Got Back〉
年度單曲排行亞軍，，是Nicki Minaj最紅的單曲：〈Anaconda〉的原型，即使在十五年前，這首歌除了MV拍得沒有Nicki Minaj版本煽情之外，歌曲概念、詞曲內容都早就驚世駭俗，還好當年沒有聽懂，真的好羞啊…
https://youtu.be/_JphDdGV2TU

Boyz II Men〈It’s So Hard To Say Goodbye To Yesterday〉
「Boyz II Men」這個團名，是形容團員們當時20出頭的年紀，正在從男孩成長為男人的過程中，結果最通行的中文譯名竟然是「大人小孩雙拍檔」，真的是&^*$&^#$%...到底是誰跟誰雙拍檔了啦！！！
他們在這一年有年度單曲冠軍〈End Of The Road〉，但我想特別提一下第37名的〈It’s So Hard To Say Goodbye To Yesterday〉，因為當年張學友有把這首歌翻唱成〈偷閒加油站〉啊啊啊啊！！！
張學友有很多很棒的粵語歌都沒有國語版本，所以在台灣聽過的人不多，好可惜啊…
https://youtu.be/1fPEt3UNtCA

Right Said Fred〈I'm Too Sexy〉
這首歌幾乎都是用半唸半唱的方式完成，主唱的咬字非常迷人，用了很多喉音的泡泡音來營造性感的感覺。歌詞也很簡單，基本上就是用一種說話的聲音擺出一個態度「I'm fxxcking Sexy」，屌！
https://youtu.be/P5mtclwloEQ

當然，這一年還有Michael Jackson的〈Black Or White〉跟
〈Remember The Time〉、Queen的〈Bohemian Rhapsody〉、M.C.Hammer 的〈Too Legit To Quit〉、Nirvana的〈Smells Like Teen Spirit〉、George Michael跟Elton John的〈Don't Let The Sun Go Down On Me〉。
然後TLC、Mariah Carey、Celine Dion等人也都開始進入榜單了，根本就大亂鬥啊…

[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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