安裝GPU支持
Keras集成了TensorFlow,但是使用TensorFlow的GPU計算要安裝安裝
CUDA
和配置
NVIDIA cuDNN
,參照以下博客安裝(看到安裝順序的第2步就可以了):
win10搭建tensorflow-gpu環(huán)境
注意
:自行搜索自己顯卡對應的CUDA,再搜索與CUDA對應的cudnn版本。
它安裝的是CUDA9.0,而我安裝的是
cuda_10.1.168_425.25_win10.exe
,
與其對應的cuDNN版本是
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.0.64
(這個需要登錄才能下載)。
除了版本不同,其他操作都一樣的。
以下是從上面博客的第3步開始的: ,所以先完成上面配置先再進行以下操作。 這里是安裝 tensorflow-gpu版本 的
Anaconda創(chuàng)建python虛擬環(huán)境:
目前需要一個python環(huán)境,而anaconda對于學習深度學習是非常適合的,它集成了很多有用的庫,可以通過建立虛擬環(huán)境創(chuàng)建不同python版本,jupyter notebook十分好用,管理也很方便。
1.
首先
:安裝
Anaconda
,安裝教程網(wǎng)上一堆,Windows安裝其實跟普通軟件安裝那樣即可。
2.
然后
,創(chuàng)建python虛擬環(huán)境,之所以建立虛擬環(huán)境是推薦使用python3.6版本:
conda create py36 python=3.6
這里最快的方法是用pip安裝庫 ,因為好像要是用conda安裝tensorflow-gpu的話,訓練時默認是用CPU的,而且pip國內(nèi)有很多源:
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中國科學技術(shù)大學 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
可以通過以下命令 臨時修改源 下載,國內(nèi)源速度很快:
pip install [庫名] -i [源]
3. 現(xiàn)在先在命令行 激活 剛剛創(chuàng)建的虛擬python環(huán)境:
activate py36
4. 然后 pip安裝 就可以了(使用國內(nèi)源),它會安裝對應庫和其所有依賴:
pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
這里安裝1.13.1的版本是因為python3.6支持,也支持上面版本的CUDA和cudnn。
另外要注意的是:如果安裝過程因為pip版本老舊而終止,那就更新一下pip就可以了。
5. 安裝完tensorflow-gpu后,在以同樣方式 安裝tensorflow 和 keras 就可以了。
注意:numpy的版本要兼容,否則將導致出錯,導入出錯,我這里安裝的所有版本是:
tensorflow-gpu==1.13.1
tensorflow==1.13.1
keras==2.2.4
numpy==1.16.2
>>> 完 <<<
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