程式設計 – 阿道的天空 A.Tao's Sky

書籍清單

Rao, S. (2017). Sam Teach Yourself C++ in One Hour a Day, 8th Edition (using C++14 & C++17). US: Pearson

Deitel, P. & Deitel, H. (2016). C++ How to Program, 10th Edition (using C++14). US: Pearson

Horton, I. & Weert, P.V. (2018). Beginning C++17: From Novice to Professional, 5th Edition. US: Apress

Prata, S. (2012). C++ Primer Plus, 6th Edition (using C++11). US: Addison-Wesley

Lippman, S.B., Jajoie, J. & Moo, B.E. (2013). C++ Primer, 5th Edition (using C++11). US: Addison-Wesley

Stroustrup, B. (2014). Programming: Principles and Practice Using c++, 2nd Edition (using C++11 & C++14). US: Pearson

Josuttis, N.M. (2012). The C++ Standard Library: A Tutorial and Reference, 2nd Edition (using C++11). US: Addison-Wesley

TensorFlow 2.7安裝記錄

安裝環境及版本

NVIDIA顯卡：Geforce MX250 (CUDA Compute Capability 6.1)
OS：Windows 10
Python 3.9.6
TensorFlow 2.7
CUDA ToolKit 11.5
cuDNN 8.3

安裝 TensorFlow 2.7

安裝指令

C:\>pip install tensorflow

2. 查看TensorFlow安裝版本

C:\>pip show tensorflow

安裝 CUDA Toolkit 11.5

NVIDIA官網下載CUDA Toolkit 11.5 安裝檔，並且執行。
安裝後，會將安裝資料夾下的兩個子資料夾加到PATH的環境變數。包含：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\libnvvp

3. 查看CUDA安裝版本

C:\>nvcc --version

安裝cuDNN 8.3

NVIDIA官網下載cuDNN (需免費註冊帳號)的壓縮檔。
將壓縮檔內bin、include、lib子資料夾複製到下列資料夾：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\

3. 查看cuDNN安裝版本：在下列的檔案中，

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\include\cudnn_version.h

可以搜尋到下列的文字。

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 3
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0

檢測是否完成安裝

建立檢測用的python程式檔，程式碼如下：

import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
print('GPU', tf.config.list_physical_devices('GPU'))

a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(4.0)
print(a + b)

2. 若出現如下訊息，代表安裝成功

GPU [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)

線上解題

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