Python: Difference between revisions

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== GPU AI Programmierung ==




== Web 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<br />
 
Tensorflow
 
* ist kompatibel mit Python 3.8 - 3.11
* ist kompatibel mit Windows 7 oder hoeher
* Tensorflow 2 benoetigt pip version > 19.0






[[WSGI]]
== IDE ==


=== WSGI ===
[[PyCharm]]
Ist die Schnittstelle zwischen Python Code, und dem Webserver...


=== WSGI/Apache2 Modul ===
== Libarys ==


=== os ===


import os


apt-get install libapache2-mod-wsgi-py3
Datei einlesen


a2enmod wsgi
with open(fileName) as f:


=== Apache Fehler ===
    lines = f.readlines()
[[Apache2 Errors]]


=== Frameworks ===


== Web Programmierung ==


Django


Udemy Course: Python and Django Full Stack Web Developer Bootcamp


Gutes Intro: https://tecadmin.net/install-django-on-debian/
[[WSGI]]






Flask
[[Django]]

Latest revision as of 19:04, 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

PyCharm

Libarys

os

import os

Datei einlesen

with open(fileName) as f:
    lines = f.readlines()


Web Programmierung

WSGI


Django