Ubuntu 20.04をインストールする NVIDIAドライバーをインストールする Pytouchとtensorflow環境を構成する ローカル環境: Dell G3 3579 Ubuntu 20.04をインストールする 1 F2を押してBIOSに入る NVIDIA ドライバーをインストールする ドライバーをインストールするときは、まずnouveauを無効にします 再起動後、何も起こりませんでした。 pytouch の構築 miniconda3をインストールし、 PyCharmをインストールする ツール->デスクトップエントリの作成をクリックしてショートカットキーを直接生成し、コンパイラをpytouchに設定します。 輸入トーチ フラグ = torch.cuda.is_available() 印刷(フラグ) ngpu=1 # どのデバイスで実行するかを決める デバイス = torch.device("cuda:0"、(torch.cuda.is_available() かつ ngpu > 0) の場合、それ以外の場合は "cpu") 印刷(デバイス) 印刷(torch.cuda.get_device_name(0)) 印刷(torch.rand(3,3).cuda()) # 真実 # キューダ:0 # GeForce GTX 1060 # テンソル([[0.5772, 0.5287, 0.0946], # [0.9525, 0.7855, 0.1391], # [0.6858, 0.5143, 0.8188]]、デバイス='cuda:0') tensorflow14をインストールする テンソルフローをtfとしてインポートする tensorflow.python.clientからdevice_libをインポートします 印刷(device_lib.list_local_devices()) 輸入警告 警告.filterwarnings("無視") hello = tf.constant("こんにちは、Tensorflow") 印刷(こんにちは) a=tf.constant([1.0,2.0]) #定数を定義 b=tf.constant([3.4,4.0]) 結果1=a+b print("a+b=",結果1) c = tf.定数([[3.0],[1.4]]) 結果2=a+c セッション = tf.Session() print("result1:",result1)#結果は "add:0" のテンソルであり、シェイプには要素が 1 つだけあります。つまり、次元は 1 です。 # 2 は、最初の次元に 2 つの要素があり、それらが浮動小数点型であることを意味します。 印刷(sess.run(結果1)) print("結果2:",結果2) 印刷(sess.run(結果2)) 印刷(sess.run(hello)) を除外する: #例外処理 print("Exception") ついに: #セッションを閉じてリソースを解放する sess.close() 要約する Ubuntu 20.04 のインストールと NVIDIA ドライバーのインストールに関するこの記事はこれで終わりです。Ubuntu 20.04 NVIDIA ドライバーのインストールの詳細については、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。 以下もご興味があるかもしれません:
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