write_repo_env_to_bazelrc('cuda', env_var, local_path)


def set_other_cuda_vars(environ_cp):
  """Set other CUDA related variables."""
  # If CUDA is enabled, always use GPU during build and test.
  if environ_cp.get('TF_CUDA_CLANG') == '1':
    write_to_bazelrc('build --config=cuda_clang')
  else:
    write_to_bazelrc('build --config=cuda')

        flag.

        ```bash
        export flags="--config=linux --config=cuda -k"
        ```

    *   For TensorFlow versions prior v.2.18.0: Add CUDA paths to
        LD_LIBRARY_PATH and add the `cuda` option flag.

        ```bash
        export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

    done < $BATS_TEST_TMPDIR/missing_deps
    exit 1
  fi
}

# The Python package is not allowed to depend on any CUDA packages.
@test "Pip package doesn't depend on CUDA" {
  bazel cquery \
    --experimental_cc_shared_library \
    --@local_config_cuda//:enable_cuda \
    --@local_config_cuda//cuda:include_cuda_libs=false \

O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança.

Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}

### A response resultante { #the-resulting-response }

[Docker container](https://www.tensorflow.org/install/docker), and
[build from source](https://www.tensorflow.org/install/source).

To install the current release, which includes support for
[CUDA-enabled GPU cards](https://www.tensorflow.org/install/gpu) *(Ubuntu and
Windows)*:

```
 pip install tensorflow
```

Other devices (DirectX and MacOS-metal) are supported using

Então, para equilibrar tudo, imagine a seguinte historinha:

> Você tem que limpar uma casa grande e suja.

*Sim, essa é toda a história*.

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Não há espera 🕙 em lugar algum, apenas um monte de trabalho para ser feito, em múltiplos cômodos da casa.