Chi*_*cha 1 cuda gpu machine-learning jupyter-notebook
我的系统中有兼容CUDA的GPU(Nvidia GeForce 1060)。在分析更大的数据集时,我经常不得不使用seaborn库的对图函数,这会花费大量时间。有没有办法可以在GPU上运行我的整个笔记本。我的意思是,除了seaborn之外,我想在GPU上运行所有代码,这可能吗?
我在YouTube上观看了一些视频,建议使用numba python编译器和jit批注,我想知道是否存在可应用于anaconda框架的通用设置,因此无论我在anaconda上运行的什么设备都应利用GPU。
我知道tensorflow和keras可以在GPU上运行。
有没有办法可以在GPU上运行我的整个笔记本。我的意思是,除了seaborn之外,我想在GPU上运行所有代码,这可能吗?
总之,没有就没有。无法在GPU上运行通用Python代码或库。
我知道
tensorflow并且keras可以在GPU上运行。
tensorflow和keras都不能在GPU上“运行”。他们可以使用GPU加速部分计算,但是该过程并不涉及在GPU上运行一行Python。
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
177 次 |
| 最近记录: |