Comment charger la librairie sur Tensorflow CPU ?
Tensorflow est un outil en Python créé par la société Google. Il est utilisé pour l'apprentissage automatique de données. Il s'agit donc d'un outil effectuant de nombreux calculs. Pour être le plus efficace possible, Tensorflow a besoin de beaucoup de puissance. Il peut être configuré pour notamment utiliser le processeur et la carte graphique de votre ordinateur. Il faut pour cela charger des librairies supplémentaires dans votre ordinateur.
Depuis la version 2.1 de Tensorflow, l'outil installe automatiquement les versions CPU et GPU du logiciel. Lorsque vous la lancez, Tensorflow détecte automatiquement la présence de CUDA sur votre ordinateur. Il s'agit de la librairie fournie par Nvidia pour utiliser ses cartes graphiques avec des outils comme Tensorflow. Si vous n'avez pas la bonne version de CUDA installée, le message d'erreur "W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found" va s'afficher. C'est un message d'avertissement (le W au début signifie Warning), vous pouvez donc l'ignorer si vous souhaitez fonctionner avec uniquement le processeur, ou si vous n'avez pas une carte graphique compatible avec CUDA. Si vous ne souhaitez plus voir le message, il est possible de modifier dans votre code le niveau d'alerte de Tensorflow, pour masquer les messages d'avertissement.
Si vous souhaitez utiliser votre carte graphique, vous devez alors vous assurer que c'est bien la version 10.1 de CUDA qui est installée. Seule cette version fonctionne avec la version 2.1 de Tensorflow. Si vous utilisez une version antérieure de Tensorflow, vous devez lire la documentation pour vérifier si vous possédez la bonne version de CUDA installée. Si ce n'est pas le cas, désinstallez la version de CUDA que vous possédez et installez la bonne version.