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导读 如果您不熟悉,Jupyter Notebook 是一款功能强大的 IDE,可让您创建用于数据分析、网络抓取、机器学习和大量其他用例的脚本。如果您热衷
如果您不熟悉,Jupyter Notebook 是一款功能强大的 IDE,可让您创建用于数据分析、网络抓取、机器学习和大量其他用例的脚本。如果您热衷于机器学习,您一定已经注意到,复杂的 AI 训练算法甚至会对最强大的 CPU 造成负担。幸运的是,Jupyter Notebook 可让您将处理工作负载转移给显卡来加快这些任务的速度。
然而,为 GPU 驱动的项目设置库、编码环境和驱动程序似乎是一项艰巨的任务。因此,我创建了一份详细的指南来帮助您在显卡上运行 Jupyter Notebook。
安装Python
如果您已经深入编程,此步骤可能听起来多余,但您需要在 PC 上安装 Python在 Jupyter Notebook 中使用 GPU 加速的 AI。只需从官方网站下载Python.exe文件,并在向安装程序授予管理员权限后单击安装按钮即可。
对于大多数用户,我建议选择“禁用路径长度限制”,以避免日后因 Windows 11 设置的文件路径长度 260 个字符限制而导致的麻烦.
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