前置作業 使用 GPU 來加速 Python 程式的運算需要: 電腦必須要有適合的 GPU 及相關驅動程式。 必須安裝支援 GPU 的 Python 程式庫，例如 TensorFlow、PyTorch 或 CuPy。 在使用這些程式庫時將運算指定給 GPU 執行 安裝Tensorflow GPU版本的函式庫 在上面幾步驟都安裝好之後，要確認自己所使用的函式庫是支援GPU的，一般來說，所有的函式庫都會分為【支持GPU版本】或者【針對CPU版本】。 所以要先確定自己所下載的函式庫是支持GPU的。如果你的環境之前已經安裝過CPU版本的該函式庫，建議新增另一個虛擬環境，讓新專案的函式庫能夠完全與CPU版本的程式分開 這邊是使用pip安裝tensorflow套件的流程:https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-tw…

選擇適用的GPU 在python裡面要使用GPU做運算，需要去呼叫GPU操作的方法來操作目標對象。 所以，能不能支持GPU運算，和套件本身有沒有開發針對該GPU操作的模組版本，是最為相關的。 對於python常用的模組，最廣泛有提供GPU操作版本的是針對nVidia裡的CUDA 深度神經網絡 (cuDNN) – cuDNN庫的支持。 nVidia cuDNN介紹 以下為官網的介紹 NVIDIA CUDA® 深度神經網絡庫 (cuDNN) 是一個 GPU 加速的深度神經網絡原語庫。cuDNN 為標準例程提供高度調整的實現，例如前向和反向卷積、池化、歸一化和激活層。 全球的深度學習研究人員和框架開發人員都依賴 cuDNN 來實現高性能 GPU 加速。它使他們能夠專注於訓練神經網絡和開發軟件應用程序，而不是將時間花在低級 GPU…

在CMD裡面使用conda 指出 Windows 命令提示符無法識別 conda 命令。這通常是因為您的系統沒有安裝 Anaconda 或 Miniconda 環境管理器，或者沒有將 Anaconda 或 Miniconda 的安裝路徑添加到系統的環境變量中。 將 Anaconda 的安裝路徑添加到系統的環境變量中 如果您的系統上沒有安裝，請前往 Anaconda 網站下載並安裝最新版本：https://www.anaconda.com/products/individual 錯誤訊息:’conda’ is not recognized as…

載入模組方式 一般來說，我們在專案裡面會使用import來載入現有模組 了解會從哪些路徑載入-在command line內 1.取得global的site-packages路徑 2.取得該使用者的library路徑(per-user) 了解會從哪些路徑載入-在Python程式碼內 那麼，這個cv2的預設位置在哪邊呢?會從哪裡載入呢? 想要了解這個問題，可以在py檔案裏面使用下列程式碼來印出會再入的library位置 可使用site.getsitepackages()或site.getusersitepackages()來了解現在會載入的函式庫位置 自行增加載入模組路徑 若想要自行增加模組的位置，則使用 上面程式碼代表會增加尋找位於dirname(__file__)的檔案 設定要載入的函式庫的路徑位置 有以下三種方法 添加環境變量PYTHONPATH,python會添加此路徑下的模塊，在.bash_profile文件中添加如下類似行: export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python2.7/site-packages 在site-packages路徑下添加一個路徑配置文件,文件的擴展名為.pth,內容為要添加的路徑即可 sys.path.append()函數添加搜索路徑,參數值即為要添加的路徑。 關於第二個點的介紹，請見此篇文章:https://www.itread01.com/qiqiq.html 可以先用上面的語法來尋找可能的函式庫搜尋路徑位置設定檔案的地方，找看看在上面的site-packages的資料夾裡面是否有任何的.pth檔案 一般來說，這個檔案會位於site-packages裡面，如:C:\Python39\Lib\site-packages 使用.pth設定在入路徑 或者可以直接在python的根目錄下增加python39._pth這個檔案…

甚麼是虛擬環境 虛擬環境 (virtual environment) 是一個隔離的 Python 環境，可以讓您在同一台電腦上安裝不同版本的 Python 套件，或是不同專案之間使用不同的套件版本。 使用虛擬環境可以幫助您避免不同專案之間因為套件版本不同而造成的衝突。例如，如果您有兩個專案，一個專案需要使用舊版本的套件，而另一個專案需要使用新版本的套件，您可以在兩個專案中分別建立兩個虛擬環境，並在每個虛擬環境中安裝所需的套件版本。這樣就可以避免在不同專案中使用不同版本的套件造成的衝突。 虛擬環境還可以讓您在不影響全域環境的情況下，安裝、卸載或更新套件。這對於在測試某些套件時特別有用，因為您可以在虛擬環境中安裝或卸載套件，而不用擔心會對全域環境造成影響。 總的來說，虛擬環境可以讓您更輕鬆地在同一台電腦上進行多個 Python 專案的開發，並且可以有效地隔離不同專案之間的套件版本。 於Windows建立虛擬環境 要建立新的虛擬環境，請選擇 Python 解譯器，並建立用來存放的 .\venv 目錄： 啟動虛擬環境： 在不影響主機系統設定的情況下，在虛擬環境中安裝套件。首先，請升級 pip： 之後再離開虛擬環境： 於macOS建立虛擬環境…

問題版本 python-socketio 4.5.1 相關討論串: https://github.com/miguelgrinberg/python-socketio/issues/485 can not reconnect after 503 error 解決方法 自己寫重連的程式碼