Google Collabでは、CPUまたはGPU環境で実行するノートブックを選択できます。これで、NVDIA Cuda互換GPU 1050を搭載したラップトップと最新のアナコンダが手に入りました。 GPUで実行するために単純にpythonを作成できる)コラボ機能に同様の機能を持たせるにはどうすればよいですか?
私は自分の質問に答えています。最も簡単な方法は、ローカルランタイムへの接続( https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html )を使用してから、( https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d )。
PyTorchまたはTensorflowでCUDAを介してGPUにアクセスするDocker(およびDocker Swarm)でJupyterlabを設定する方法に関する中程度の記事を書きました。
Dockerでソリューションを検索しないことは明らかですが、統計とMLに必要な多くのパッケージを含む既存のDockerfileを使用すると、時間を大幅に節約できます。
Windows 10、64ビットシステム用のOpenCL SDK for Intelセットアップがあります。 Python 3.7のPyOpenCLもインストールしました。condaではインストールしませんでしたが、WHLファイルでpipしました。IDELで問題なく使用できます。PyOpenCLをJupyterノートブックで使用するにはSpyder(Anaconda3)私は次のことをさらに行いました:
WindowsのスタートメニューからAnaconda Powershellプロンプト(Anaconda3)を検索し、管理者として実行(ユーザー権限エラーを回避するため)
次のように試して更新してください:
(ベース)PS C:\ WINDOWS\system32> conda update -n base conda -c anaconda
(警告:しばらく更新されていない場合、これにはしばらく時間がかかることがあります。)yと入力して、要求されたときに続行します。
エラーなしで実行されたので、PyOpenCLをインストールする準備ができました。
(ベース)PS C:\ WINDOWS\system32> conda install -c conda-forge pyopencl
尋ねられたら続行するにはyと入力します。
(これは速くなります!)
これで、SpyderまたはJupyterを起動してテストできます。
pyopenclをclとしてインポート
エラーを出さずに、準備が整いました。それがそうです。 Windows 10、64ビットでJupyterおよびSpyder 3を使用したテストが行われています。これがお役に立てば幸いです。