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Monday, 1 July 2024

6. 7. 8. 0 h7b35bdc_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 9. 0 hf154084_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 10. 11. 0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 12. 13. 1 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 14. 15. 0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 2. 0. 1. 2. 0 h0d30ee6_0 pkgs/main Ensuite, vous pouvez sélectionner votre version en la passant à la commande d'installation, par exemple: conda install tensorflow-gpu==2. 0 Notez que cela fonctionnera de la même manière pour tensorflow (c'est-à-dire pas la version GPU), changez simplement le nom du package en conséquence. Si vous utilisez des fichiers de configuration d'environnement YAML, vous pouvez faire la même chose: # name: my_conda_env channels: - conda-forge dependencies: - tensorflow-gpu=2. Comment utiliser le GPU TensorFlow ? - Ethic Web. 0 Créez votre environnement avec la commande: conda env create -f ou si vous modifiez la version d'un environnement déjà créé: conda env update -f Je suppose que vous utilisez les fenêtres, python3. 5, et Version du processeur de tensorflow. créons d'abord un environnement conda.

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Mais que fait-on si les images deviennent plus complexes? Et si on doit classifier les images dans des centaines ou des milliers de catégories? En fait, actuellement, le machine learning est très souvent basé sur le deep learning. Deep veut dire profond, et ce qui est profond, c'est le réseau. Installer tensorflow avec anaconda des. Il comprend souvent une dizaine de couches, avec des milliers de neurones par couche. Entraîner des réseaux profonds n'est devenu possible qu'au cours des dix dernières années, après que les gens aient réalisé que l'entraînement pouvait se faire très rapidement sur GPU (Graphical Processing Unit, ou processeur graphique). Or, le développement des GPUs avait été poussé durant des années par l'industrie du jeu vidéo pour fournir des cartes graphiques de plus en plus puissantes aux joueurs. Il était donc facile de se procurer le matériel nécessaire. De nos jours, il est possible de faire du deep learning sur des cartes graphiques grand public comme la GeForce GTX 1050 Ti, qui coûte 200 euros. Et si vous avez un peu plus d'argent à mettre là-dedans, vous pouvez vous faire plaisir avec la NVidia Tesla V100, que l'on peut se procurer pour la modique somme de 6000 euros.

(tensorflow) C:> conda install -c conda-forge matplotlib Maintenant tout fonctionne bien pour moi.

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Il existe trois grandes familles de réseaux. Les réseaux LAN Les réseaux LAN ( Local Area Network) sont des réseaux de courte à moyenne portée (entre 1 m et 100 m). Les plus connus sont le Bluetooth et le wifi, lequel permet des connexions à haut débit mais est très énergivore. Le wifi ne convient donc que pour les appareils branchés sur secteur ou dont l'alimentation électrique peut être aisée et fréquente. Il existe d'autres standards que le Bluetooth et le wifi, comme par exemple le NFC ou encore le RFID. Les réseaux cellulaires Les réseaux cellulaires sont des réseaux longue portée (jusqu'à 30 km). Champ lexical avec objet connecté. Ils sont basés sur la technologie GSM comme la 4G par exemple, et permettent de transférer une quantité importante de données (images, vidéos, etc. ) avec un très haut débit. Ils nécessitent l'installation d'une carte SIM dans l'appareil à connecter, afin d'identifier celui-ci sur le réseau de communication. Les réseaux LPWAN Les réseaux LPWAN ( Low Power Wide Area Network) sont des réseaux longue portée (de l'ordre de plusieurs kilomètres) et à faible consommation énergétique.

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