Ce n'est pas la première fois que le Québec recule sur une mesure sanitaire. Le gouvernement Legault voulait à l'automne rendre la vaccination obligatoire pour tous les personnels de santé, mais avait finalement suspendu cette mesure pour éviter d'affaiblir un système déjà malmené par une pénurie de main d'oeuvre. 61% de troisième dose
Le Québec a aussi annoncé mardi que les activités sportives et artistiques (salles de sport, spas, etc. Éco santé québec lung association. ) pour adultes pourront reprendre à partir du 14 février jusqu'à 25 personnes. Après une fermeture inattendue la veille du jour de l'An, les restaurants ont pu rouvrir lundi et les activités sportives parascolaires dans les écoles et universités ont pu reprendre. À ce jour, neuf Québécois sur dix ont reçu deux doses d'un vaccin contre le coronavirus, tandis que 61% ont reçu une troisième dose. «Ce n'est pas assez», a réagi le Premier ministre du Québec, espérant que ce taux de vaccination augmente dans les jours et semaines à venir. À VOIR AUSSI - Passe vaccinal dans les restaurants: attention «aux dérives», prévient un restaurateur
Le Québec renonce à taxer les non-vaccinés pour éviter de «diviser» sa population
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Éco Entreprises Québec (ÉEQ) est un organisme à but non lucratif privé représentant les entreprises qui mettent sur le marché québécois des contenants, des emballages et des imprimés dans leur responsabilité de financer les coûts des services municipaux de collecte sélective efficaces et performants. À titre d'expert, ÉEQ optimise la chaîne de valeur de la collecte sélective et met en place des approches innovantes, dans une perspective de développement durable et d'économie circulaire. SOURCE Éco Entreprises Québec
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Jusqu'à présent, la meilleure configuration pour exécuter tensorflow avec GPU est CUDA 9. 0 avec tensorflow_gpu-1. 12. 0 sous python3. 6. Suite à cette configuration avec les étapes mentionnées dans (la réponse ci-dessus), a fonctionné pour moi 🙂
Das_Geek
Désinstallez tensorflow et installez uniquement tensorflow-gpu; cela devrait suffire. Par défaut, cela devrait s'exécuter sur le GPU et non sur le CPU. Installer tensorflow avec anaconda dans les fenêtres. Cependant, vous pouvez également procéder comme suit pour spécifier sur quel GPU vous souhaitez qu'il s'exécute. Si vous avez un GPU nvidia, découvrez votre identifiant de GPU à l'aide de la commande nvidia-smi sur la borne. Après cela, ajoutez ces lignes dans votre script:
os. environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os. environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = #GPU_ID from earlier
config = nfigProto()
sess = ssion(config=config)
Pour les fonctions pour lesquelles vous souhaitez utiliser des GPU, écrivez quelque chose comme ceci:
with (iceSpec(device_type="GPU", device_index=gpu_id)):.
Installer Tensorflow Avec Anaconda Et
Si vous avez suivi mon
tuto sur les chiffres manuscrits, Anaconda est déjà installé sur votre système. Sinon,
téléchargez Anaconda
pour votre système:
Choisissez la version pour python 2. X ou 3. X. Si vous utilisez Windows ou Linux, prenez garde à choisir l'outil d'installation 64 bits si vous avez un système 64 bits. Lancez l'outil d'installation et installez Anaconda. Lancez l'application Anaconda Prompt. Dans le prompt, créez un nouvel environnement anaconda en tapant:
conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu
Activez cet environnement:
Et installez quelques packages supplémentaires dont vous aurez besoin par la suite:
conda install jupyter matplotlib scikit-learn
Étape 4: Test! Nous avons maintenant tout ce qu'il nous faut. Lancez Anaconda Navigator, et allez dans l'onglet Environments. Vous devriez y voir votre environnement tf_gpu. Sélectionnez-le. Comment utiliser le GPU TensorFlow ? - Ethic Web. Cliquez sur la flèche à droite et sélectionnez "Open with IPython". Dans le prompt IPython, entrez:
import tensorflow as tf
sess = tf.
Si vous ne connaissez pas votre modèle de carte graphique, on va le vérifier. Cliquez sur le menu démarrer de Windows, et commencez à taper "gestionnaire de périphériques". Lancez-le. Ensuite, cliquez sur adaptateurs graphiques (j'espère que c'est bien ça mon Windows est en anglais) pour voir le nom de votre carte:
Identification de ma carte graphique dans le gestionnaire de périphériques de Windows 10
Ensuite, vérifiez que votre GPU est bien
supporté par NVidia
List des GPUs compatibles CUDA
On voit que ma petite GeForce ne devrait finalement pas avoir à rougir face à la grosse Tesla V100, qui à une capacité de calcul de 7. 0! Cependant, un point crucial pour le deep learning sur GPU est la quantité de mémoire disponible sur la carte. Impossible d'installer tensorflow avec pip ou anaconda - Javaer101. En effet, plus votre réseau sera complexe et plus vous aurez besoin de RAM. Et là, la V100 est clairement gagnante avec ses 16 GO de RAM, par rapport à ma GeForce et ses 4 GO. Étape 2: Les drivers
À ce stade, vous avez une belle carte graphique qui va bien.