GPU es una poderosa herramienta para acelerar los cálculos en grandes conjuntos de datos. Sin embargo, a veces puede ser necesario deshabilitar la GPU para mejorar el rendimiento. Una razón común para deshabilitar la GPU es cuando se usa TensorFlow en una computadora portátil o de escritorio con recursos limitados. Deshabilitar la GPU también puede mejorar el rendimiento al usar TensorFlow en un dispositivo móvil.
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
La primera línea importa el módulo os. La segunda línea establece la variable de entorno CUDA_VISIBLE_DEVICES en -1. Esto le dice a TensorFlow que no use ninguna GPU.
Cuaderno Jupyter
Jupyter Notebook es una aplicación web que le permite crear y compartir documentos con otros en un entorno colaborativo. Incluye funciones como formato de texto enriquecido, edición de código en vivo y generación automática de documentos.
Flujo tensor
TensorFlow es una biblioteca para análisis de datos y aprendizaje automático. Le permite crear modelos y algoritmos personalizados para acelerar el entrenamiento de esos modelos. TensorFlow se puede usar en Python, lo que facilita el comienzo.
GPU
GPU en Python es una herramienta poderosa que se puede usar para una variedad de tareas, incluido el procesamiento de gráficos, el aprendizaje automático y la computación científica. Las GPU son microprocesadores especializados que están diseñados para la representación de gráficos de alto rendimiento y el aprendizaje profundo. Python proporciona un contenedor conveniente para la biblioteca CUDA, lo que facilita el acceso a los recursos de la GPU.
