GPU هي أداة قوية لتسريع العمليات الحسابية على مجموعات البيانات الكبيرة. ومع ذلك ، قد يكون تعطيل وحدة معالجة الرسومات ضروريًا في بعض الأحيان لتحسين الأداء. أحد الأسباب الشائعة لتعطيل وحدة معالجة الرسومات هو استخدام TensorFlow على كمبيوتر محمول أو كمبيوتر مكتبي بموارد محدودة. يمكن أن يؤدي تعطيل وحدة معالجة الرسومات أيضًا إلى تحسين الأداء عند استخدام TensorFlow على جهاز محمول.
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
يستورد السطر الأول وحدة نظام التشغيل. يقوم السطر الثاني بتعيين متغير البيئة CUDA_VISIBLE_DEVICES إلى -1. هذا يخبر TensorFlow بعدم استخدام أي وحدات معالجة رسومات.
مفكرة Jupyter
Jupyter Notebook هو تطبيق ويب يتيح لك إنشاء المستندات ومشاركتها مع الآخرين في بيئة تعاونية. يتضمن ميزات مثل تنسيق النص المنسق ، وتحرير التعليمات البرمجية الحية ، وإنشاء المستندات تلقائيًا.
Tensorflow
TensorFlow هي مكتبة لتحليل البيانات والتعلم الآلي. يسمح لك بإنشاء نماذج وخوارزميات مخصصة لتسريع تدريب تلك النماذج. يمكن استخدام TensorFlow في Python ، مما يسهل البدء.
وحدة معالجة الرسوميات:
تعد GPU في Python أداة قوية يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك معالجة الرسومات والتعلم الآلي والحوسبة العلمية. وحدات معالجة الرسومات هي معالجات دقيقة متخصصة تم تصميمها لتقديم رسومات عالية الأداء والتعلم العميق. توفر Python غلافًا مناسبًا لمكتبة CUDA ، مما يسهل الوصول إلى موارد وحدة معالجة الرسومات.
