我的系统中有一块CUDA兼容的GPU（Nvidia GeForce 1060）。在分析较大的数据集时，我经常需要使用seaborn库的pair plot函数，这会消耗大量时间。是否有办法可以将我的整个笔记本运行在GPU上？我的意思是，除了seaborn之外，我希望所有代码都能在GPU上运行，这是可能的吗？
我在YouTube上看了一些视频，建议使用numba Python编译器和jit注解，我想知道是否有通用的设置可以应用到Anaconda框架中，这样我在Anaconda上运行的任何内容都能利用GPU。
我知道tensorflow和keras可以运行在GPU上。
回答：
是否有办法可以将我的整个笔记本运行在GPU上？我的意思是，除了seaborn之外，我希望所有代码都能在GPU上运行，这是可能的吗？
简而言之，不可能。没有办法将通用的Python代码或库运行在GPU上。
我知道
tensorflow和keras可以运行在GPU上。
tensorflow和keras都不能“运行在”GPU上。它们可以使用GPU加速部分计算，但这个过程并不涉及在GPU上运行一行Python代码。
