From 0dfcc775f8433885a11892bdda88fff88f6dc0cc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Stefano Pigozzi Date: Fri, 14 Apr 2023 02:04:50 +0200 Subject: [PATCH] Remove Tensorflow CUDA stuff Who needs training on GPU anyways? --- .vscode/launch.json | 1 - README.md | 12 ------------ 2 files changed, 13 deletions(-) diff --git a/.vscode/launch.json b/.vscode/launch.json index ee81316..5d227e0 100644 --- a/.vscode/launch.json +++ b/.vscode/launch.json @@ -12,7 +12,6 @@ "justMyCode": false, "env": { "NLTK_DATA": "./data/nltk", - "XLA_FLAGS": "--xla_gpu_cuda_data_dir=/opt/cuda" }, "cwd": "${workspaceFolder}", } diff --git a/README.md b/README.md index 8672b56..92fa101 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -64,18 +64,6 @@ NLTK richiede dipendenze aggiuntive per funzionare, che possono essere scaricate $ ./scripts/download-nltk.sh ``` -##### Tensorflow - -L'accelerazione hardware di Tensorflow richiede che una scheda grafica NVIDIA con supporto a CUDA sia disponibile sul dispositivo, e che gli strumenti di sviluppo di CUDA siano installati sul sistema operativo. - -Per indicare a Tensorflow il percorso degli strumenti di sviluppo di CUDA, è necessario impostare la seguente variabile d'ambiente, sostituendo a `/opt/cuda` il percorso in cui gli strumenti sono installati sul dispositivo: - -```console -$ export XLA_FLAGS=--xla_gpu_cuda_data_dir\=/opt/cuda -``` - -Per più informazioni, si suggerisce di consultare la pagina [Install Tensorflow 2](https://www.tensorflow.org/install) della documentazione di Tensorflow. - #### Esecuzione del programma Per eseguire il programma principale, è possibile eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto: