unimore/bda-6-steffo
unimore/bda-6-steffo
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Code Activity

Remove Tensorflow CUDA stuff

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Who needs training on GPU anyways?
This commit is contained in:
Steffo 2023-04-14 02:04:50 +02:00
parent 18b367db6f
commit 0dfcc775f8
Signed by: steffo
GPG key ID: 2A24051445686895
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.vscode/launch.json vendored
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@ -12,7 +12,6 @@
"justMyCode": false, "justMyCode": false,
"env": { "env": {
"NLTK_DATA": "./data/nltk", "NLTK_DATA": "./data/nltk",
"XLA_FLAGS": "--xla_gpu_cuda_data_dir=/opt/cuda"
}, },
"cwd": "${workspaceFolder}", "cwd": "${workspaceFolder}",
} }

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README.md
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@ -64,18 +64,6 @@ NLTK richiede dipendenze aggiuntive per funzionare, che possono essere scaricate
$ ./scripts/download-nltk.sh $ ./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 #### Esecuzione del programma
Per eseguire il programma principale, è possibile eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto: Per eseguire il programma principale, è possibile eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto: