機械学習におけるGPU設定の簡素化infrastructure#gpu📝 Blog|分析: 2026年2月28日 01:30•公開: 2026年2月28日 01:28•1分で読める•Qiita ML分析この記事は、NVIDIAのCUDA設定との混乱を避けるための、わかりやすいアプローチを提供し、AMD GPUの設定に役立つガイドを提供しています。 さまざまなハードウェアを使用する開発者向けの、実用的なソリューションを紹介しており、より多くの人々に機械学習へのアクセスを容易にします。重要ポイント•この記事は、機械学習のためのAMD GPUの設定に焦点を当てています。•NVIDIAのCUDA設定に対する明確な代替手段を提供しています。•コードスニペットは、デバイス選択の実用的な例を提供します。引用・出典原文を見る"AMDにはis_available()が用意されていないので、 .py import torch import torch_directml try: device = torch_directml.device() except: device = torch.device("cpu") print(device)"QQiita ML2026年2月28日 01:28* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事OpenAI Secures Massive $11 Billion Funding Boost, Shaping the Future of Generative AI新しい記事Flux Secures $37M to Revolutionize PCB Design with Generative AI関連分析infrastructureAIへの転換：ソフトウェアエンジニアリングから最先端の役割へ2026年2月28日 01:02infrastructureキャリア転換：オープンソース貢献でAI/MLロールへの移行2026年2月28日 02:02infrastructure統合データプラットフォーム：大規模AIを解き放つ鍵2026年2月27日 20:03原文: Qiita ML