¿Puede la tarjeta gráfica quadrom1000m ejecutar aprendizaje profundo?

La tarjeta gráfica quadrom1000m ejecuta un aprendizaje profundo. Cuando se ejecuta el modelo con una tarjeta gráfica quadrom1000m, es posible que haya que instalar un poco más de cosas (no es sólo un problema de la tarjeta gráfica GPU). El entorno debería ser relativamente estable. Y si quieres ejecutarlo con Docker, necesitas usar Linux. Docker bajo la tarjeta gráfica quadrom1000m no puede llamar temporalmente a la GPU del host. Cuando se ejecuta un modelo usando una tarjeta gráfica, hay dos cosas principales que instalar. Uno es el controlador de la tarjeta gráfica y el otro es CUDA más CUDNN. La instalación de estos dos es independiente. Hay muchos tutoriales relacionados en Internet. tutorial de instalación de cuda más tutorial de instalación de cudnn blog de hw@c14h10 blog CSDN cudnn Ubuntu16.04 instala el controlador de la tarjeta gráfica quadrom1000m, y el blog CSDN de código loco tiene dos enlaces, uno es para instalar CUDA más CUDNN y el otro es para instalar conductor. De hecho, puedes simplemente instalar el controlador. Debido a que Docker es más flexible de usar, puede extraer la imagen directamente con CUDA, solo necesita usar el controlador del host. Al instalar el controlador de la tarjeta gráfica, preste atención a la versión. Puede utilizar una versión más reciente, ya que afectará el uso de CUDA.