nvidia驅動的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

簡明的TensorFlow 2

為了解決nvidia驅動的問題，作者李錫涵 這樣論述：

本書圍繞 TensorFlow 2 的概念和功能展開介紹，旨在以“即時執行”視角説明讀者快速入門 TensorFlow。   本書共分5篇：基礎篇首先介紹了 TensorFlow的安裝配置和基本概念，然後以深度學習中常用的卷積神經網路、迴圈神經網路等網路結構為例，介紹了使用 TensorFlow建立和訓練模型的方式，最後介紹了 TensorFlow中常用模組的使用方法；部署篇介紹了在伺服器、嵌入式設備和流覽器等平臺部署 TensorFlow模型的方法；大規模訓練篇介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用 TPU 訓練的方法；擴展篇介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的常用及

前沿工具；高級篇則為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 李錫涵，谷歌開發者專家（機器學習領域），北京大學資訊科學技術學院智慧科學系理學碩士，本科畢業于浙江大學竺可楨學院混合班。曾獲全國青少年資訊學奧林匹克聯賽一等獎，美國大學生數學建模競賽特等獎。曾在多智慧體會議AAMAS和自然語言處理會議COLING上發表學術論文。現研究方向為強化學習在優化領域的實際應用，即將赴倫敦大學學院攻讀電腦博士學位。開源線上入門手冊《簡單粗暴TensorFlow 2》作者。本書封面插圖作者。 李卓桓，谷歌開發者專家（機器學習領域）。清華大學本科，中歐國際工商學院

EMBA，北京郵電大學電腦博士在讀。現任PreAngel合夥人，Plug and Play Ventures Partner，關注種子期AI創業專案。zixia BBS、嘰歪網創始人，曾任優酷網首席科學家、水木清華BBS站長、ChinaRen系統工程師。擁有豐富的互聯網創業投資和程式設計經驗，著有《Linux網路程式設計》《反垃圾郵件完全手冊》《智慧問答與深度學習》《Chatbot從0到1：對話式交互設計實踐指南》等技術書。GitHub 8000+ Star 開源項目 Wechaty 作者。 朱金鵬，華為高級軟體工程師，前谷歌開發者專家（機器學習領域），從事Android系統和運行時設計開發

9年，在Android系統、運行時、機器學習等領域都有較深入的研究和探索。積極參與谷歌技術社區活動並進行技術分享。歡迎關注作者的微信公眾號deepinthinking。 第0章 TensorFlow 概述　1 基礎篇 第1章 TensorFlow 的安裝與環境配置　4 1．1　一般安裝步驟　4 1．2　GPU 版本 TensorFlow 安裝指南　6 1．2．1　GPU 硬體的準備　6 1．2．2　NVIDIA 驅動程式的安裝　6 1．2．3　CUDA Toolkit 和 cuDNN 的安裝　8 1．3　第 一個程式　8 1．4　IDE 設置　9 1．5　TensorFl

ow 所需的硬體設定　10 第2章 TensorFlow 基礎　12 2．1　TensorFlow 1+1　12 2．2　自動求導機制　14 2．3　基礎示例：線性回歸　15 2．3．1　NumPy 下的線性回歸　16 2．3．2　TensorFlow 下的線性回歸　17 第3章 TensorFlow 模型建立與訓練　19 3．1　模型與層　19 3．2　基礎示例：多層感知器（MLP）　22 3．2．1　資料獲取及預處理：tf．keras．datasets　23 3．2．2　模型的構建：tf．keras．Model 和 tf．keras．layers　24 3．2．3　模型的訓練：tf．ker

as．losses 和 tf．keras．optimizer　25 3．2．4　模型的評估：tf．keras．metrics　26 3．3　卷積神經網路（CNN）　28 3．3．1　使用 Keras 實現卷積神經網路　29 3．3．2　使用 Keras 中預定義的經典卷積神經網路結構　30 3．4　迴圈神經網路（RNN）　35 3．5　深度強化學習（DRL）　40 3．6　Keras Pipeline　43 3．6．1　Keras Sequential/Functional API 模式建立模　44 3．6．2　使用 Keras Model 的 compile、fit 和 evaluate 方

法訓練和評估模型　44 3．7　自訂層、損失函數和評估指標　45 3．7．1　自訂層　45 3．7．2　自訂損失函數和評估指標　46 第4章 TensorFlow 常用模組　48 4．1　tf．train．Checkpoint：變數的保存與恢復　48 4．2　TensorBoard：訓練過程視覺化　52 4．2．1　即時查看參數變化情況　52 4．2．2　查看 Graph 和 Profile 信息　53 4．2．3　實例：查看多層感知器模型的訓練情況　55 4．3　tf．data：資料集的構建與預處理　55 4．3．1　資料集物件的建立　55 4．3．2　資料集對象的預處理　57 4．3．3　

使用 tf．data 的並行化策略提高訓練流程效率　60 4．3．4　資料集元素的獲取與使用　61 4．3．5　實例：cats_vs_dogs 圖像分類　62 4．4　TFRecord：TensorFlow 資料集存儲格式　64 4．4．1　將資料集存儲為 TFRecord 檔　65 4．4．2　讀取 TFRecord 文件　66 4．5　@tf．function：圖執行模式　68 4．5．1　@tf．function 基礎使用方法　68 4．5．2　@tf．function 內在機制　69 4．5．3　AutoGraph：將 Python 控制流轉換為 TensorFlow 計算圖　72 4

．5．4　使用傳統的 tf．Session　73 4．6　tf．TensorArray：TensorFlow 動態陣列　74 4．7　tf．config：GPU 的使用與分配　75 4．7．1　指定當前程式使用的 GPU　75 4．7．2　設置顯存使用策略　76 4．7．3　單 GPU 模擬多 GPU 環境　77 部署篇 第5章 TensorFlow 模型匯出　80 5．1　使用 SavedModel 完整匯出模型　80 5．2　Keras 自有的模型匯出格式　82 第6章 TensorFlow Serving　84 6．1　TensorFlow Serving 安裝　84 6．2　Tens

orFlow Serving 模型部署　85 6．2．1　Keras Sequential 模式模型的部署　86 6．2．2　自訂 Keras 模型的部署　86 6．3　在用戶端調用以 TensorFlow Serving 部署的模型　87 6．3．1　Python 用戶端示例　87 6．3．2　Node．js 用戶端示例（Ziyang）　88 第7章 TensorFlow Lite　91 7．1　模型轉換　91 7．2　Android 部署　92 7．3　Quantized 模型轉換　96 7．4　總結　100 第8章 TensorFlow．js　101 8．1　TensorFlow．js

環境配置　102 8．1．1　在流覽器中使用 TensorFlow．js　102 8．1．2　在 Node．js 中使用 TensorFlow．js　103 8．1．3　在微信小程式中使用 TensorFlow．js　104 8．2　ensorFlow．js 模型部署　105 8．2．1　在流覽器中載入 Python 模型　105 8．2．2　在 Node．js 中執行原生 SavedModel 模型　106 8．2．3　使用 TensorFlow．js 模型庫　107 8．2．4　在流覽器中使用 MobileNet 進行攝像頭物體識別　107 8．3　TensorFlow．js 模型訓練與性

能對比　110 大規模訓練篇 第9章 TensorFlow 分散式訓練　116 9．1　單機多卡訓練：MirroredStrategy　116 9．2　多機訓練：MultiWorkerMirrored-Strategy　118 第　10 章 使用 TPU 訓練 TensorFlow 模型　120 10．1　TPU 簡介　120 10．2　TPU 環境配置　122 10．3　TPU 基本用法　123 擴展篇 第11 章 TensorFlow Hub 模型複用　126 11．1　TF Hub 網站　126 11．2　TF Hub 安裝與複用　127 11．3　TF Hub 模型二次訓練樣例　1

30 第12章 TensorFlow Datasets 資料集載入　131 第13章 Swift for TensorFlow　133 13．1　S4TF 環境配置　133 13．2　S4TF 基礎使用　134 13．2．1　在 Swift 中使用標準的 TensorFlow API　135 13．2．2　在 Swift 中直接載入 Python 語言庫　136 13．2．3　語言原生支援自動微分　136 13．2．4　MNIST 數字分類　137 第14 章 TensorFlow Quantum： 混合量子 - 經典機器學習　140 14．1　量子計算基本概念　141 14．1．1　量子位　

141 14．1．2　量子邏輯門　142 14．1．3　量子線路　143 14．1．4　實例：使用 Cirq 建立簡單的量子線路　144 14．2　混合量子 - 經典機器學習　144 14．2．1　量子資料集與帶參數的量子門　145 14．2．2　參數化的量子線路（PQC）　146 14．2．3　將參數化的量子線路嵌入機器學習模型　146 14．2．4　實例：對量子資料集進行二分類　147 高 級 篇 第15章 圖執行模式下的 TensorFlow 2　150 15．1　TensorFlow 1+1　150 15．1．1　使用計算圖進行基本運算　150 15．1．2　計算圖中的預留位置與資料

登錄　152 15．1．3　計算圖中的變數　153 15．2　自動求導機制與優化器　156 15．2．1　自動求導機制　156 15．2．2　優化器　157 15．2．3　自動求導機制的計算圖對比　158 15．3　基礎示例：線性回歸　161 15．3．1　自動求導機制　162 15．3．2　優化器　162 第16章 tf．GradientTape 詳解　164 16．1　基本使用　164 16．2　監視機制　165 16．3　高階求導　166 16．4　持久保持記錄與多次求導　166 16．5　圖執行模式　167 16．6　性能優化　167 16．7　實例：對神經網路的各層變數獨立求導　16

7 第17章 TensorFlow 性能優化　169 17．1　關於計算性能的若干重要事實　169 17．2　模型開發：擁抱張量運算　170 17．3　模型訓練：數據預處理和預載入　171 17．4　模型類型與加速潛力的關係　171 17．5　使用針對特定 CPU 指令集優化的 TensorFlow　172 17．6　性能優化策略　172 第18章 Android 端側 Arbitrary Style Transfer 模型部署　173 18．1　Arbitrary Style Transfer 模型解析　174 18．1．1　輸入輸出　174 18．1．2　bottleneck 陣列　174

18．2　Arbitrary Style Transfer 模型部署　175 18．2．1　gradle 設置　175 18．2．2　style predict 模型部署　175 18．2．3　transform 模型部署　178 18．2．4　效果　180 18．3　總結　182 附錄　A 強化學習簡介　183 附錄　B 使用 Docker 部署 TensorFlow 環境　197 附錄　C 在雲端使用 TensorFlow　200 附錄　D 部署自己的互動式 Python 開發環境 JupyterLab　211 附錄　E 參考資料與推薦閱讀　214 附錄　F 術語中英對照　216

nvidia驅動進入發燒排行的影片

心血管鈣化分數演算法佈署與微循環影片分析演算法開發

為了解決nvidia驅動的問題，作者呂明修 這樣論述：

隨著深度學習在影像處理領域的發展，有越來越多研究者開始以深度學習技術應用於醫學影像分析，在此領域中影像分割是一個常見的議題，如從圖像中找到精確的器官、腫瘤或血管等等，這些分割結果可能會直接應用於最後的結果 (eg. 評估大小)，或是作為後續分類、計算分數的前置資料。在影像分析演算法開發與部署的過程中，會隨著案例不同而有各自的問題需要處理，在演算法開發上，我們以微循環影片分析做為案例，因為微循環影像的複雜度導致血管標註工作需要耗費大量人力，我們嘗試使用傳統電腦視覺方法生成的標註輔以深度學習模型強大的泛化能力來完成血管分割的任務；而在演算法部署上，我們以心血管鈣化分數做為案例，因為演算法的處理流

程中會有耗時的後處理，導致使用 PyTorch For-Loop 推論架構會有大量時間的資源閒置，我們嘗試設計一個事件驅動的架構來處理。在最後成果上，在微循環影片分析上，我們發現以 SATO 血管分割演算法生成的標註結合醫學影像常使用的 UNet 可以捕捉到比原先生成的標註更多的血管，展示了以電腦視覺方法生成的標註可以訓練出更優秀的深度學習模型的潛力；而在心血管鈣化分數計算上，事件驅動的架構可以顯著提升整體推論速度，同時也成功將基於 HeAortaNet 的心血管鈣化分數演算法應用於健保醫學影像資料庫。