简化机器学习的GPU配置infrastructure#gpu📝 Blog|分析: 2026年2月28日 01:30•发布: 2026年2月28日 01:28•1分で読める•Qiita ML分析这篇文章为设置AMD GPU提供了有用的指南，提供了一种直接的方法来避免与NVIDIA的CUDA配置混淆。 它展示了针对使用不同硬件的开发人员的实用解决方案，使机器学习更容易被更广泛的受众所接受。要点•这篇文章侧重于为机器学习配置AMD GPU。•它提供了NVIDIA CUDA设置的清晰替代方案。•代码片段提供了设备选择的实用示例。引用 / 来源查看原文"AMD没有is_available()， .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* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧OpenAI Secures Massive $11 Billion Funding Boost, Shaping the Future of Generative AI较新Flux Secures $37M to Revolutionize PCB Design with Generative AI相关分析infrastructure人工智能转型：从软件工程到尖端角色2026年2月28日 01:02infrastructure职业转型：通过开源贡献过渡到 AI/ML 角色2026年2月28日 02:02infrastructure统一数据平台：释放大规模AI的关键2026年2月27日 20:03来源: Qiita ML