Python: Difference between revisions
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* check Windows Environment Variable wo Cuda hin installiert wurde | |||
* Wenn cuda nicht im environment, setze sowas wie: | |||
** CUDA_PATH — -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 | |||
** CUDA_PATH_V11_0 — → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 | |||
* kopiere das cuDNN/bin verzeichnis in das bin verzeichnis von cuda... ebenso include nach include... libs nach libs... | |||
* fuege eine CUDNN variable im windows environment hinzu "...cuda/.../bin;...cuda/.../lib;....cuda/...include | |||
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Latest revision as of 20:04, 12 September 2023
GPU AI Programmierung
Was benötigt man, um mit einer NVIDIA GTX 1660 TI GPU-Programmierung zu tun?
- cuDNN
- CUDA Toolkit
- benoetigt Visual Studio
- Python
- Tensorflow
Installation von cuDNN
- installiere cuda
- check Windows Environment Variable wo Cuda hin installiert wurde
- Wenn cuda nicht im environment, setze sowas wie:
- CUDA_PATH — -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
- CUDA_PATH_V11_0 — → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
- kopiere das cuDNN/bin verzeichnis in das bin verzeichnis von cuda... ebenso include nach include... libs nach libs...
- fuege eine CUDNN variable im windows environment hinzu "...cuda/.../bin;...cuda/.../lib;....cuda/...include
- hau die pfade zusaetzlich in die PATH variable
Tensorflow
- ist kompatibel mit Python 3.8 - 3.11
- ist kompatibel mit Windows 7 oder hoeher
- Tensorflow 2 benoetigt pip version > 19.0
IDE
Libarys
os
import os
Datei einlesen
with open(fileName) as f:
lines = f.readlines()
Web Programmierung