win10配置Keras及GPU环境

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了win10配置Keras及GPU环境相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

今天搭建了Keras深度学习的环境 详细记录一下


安装Anaconda3

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

Anaconda3官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

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 选适合的版本安装即可

安装的时候记得勾选add anaconda to my PATH environment variable

安装好之后检查一下:

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 没有问题。

在Anaconda中创建TensorFlow的虚拟环境

conda info --envs

这个命令是检测Anaconda所有的环境变量的

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 然后创建虚拟环境:

conda create --name tensorflow python=3.5

TensorFlow官方现在还不支持python3.7 所以我装的是3.5

安装完之后再来看一下:

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 现在已经创建了一个TensorFlow的虚拟环境了。

进入这个虚拟环境的命令是:

activate tensorflow

退出是:

deactivate

安装CUDA和CUDNN

先安装cuda:

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

我下的是cuda10.0

下载安装之后 安装cudnn:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

不过这个需要先注册再下载

下载解压之后 CUDNN中的bin、include、lib文件黏贴到CUDA10.0相应的文件夹之中即可

检查系统变量中是否存在以下路径,没有的话手动添加就行了:
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0in
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0include
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0libx64
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0extrasCUPTIlibx64
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0lib

安装TensorFlow和Keras

进入虚拟环境后,安装TensorFlow的GPU版本:

pip install tensorflow-gpu

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 可以看到已经安装了

然后安装keras:

pip install keras

启动Jupyter Notebook

Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。

Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。

在虚拟环境里面输入jupyter notebook 启动jupyter notebook

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 新建一个新的notebook

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然后就可以愉快的进行学习啦~

以上是关于win10配置Keras及GPU环境的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

win7+cuda+anaconda python+tensorflow-gpu+keras安装成功版本匹配汇总

keras上的多GPU训练错误(OOM)(足够的内存,可能是配置问题)

Keras学习环境配置-GPU加速版(Ubuntu 16.04 + CUDA8.0 + cuDNN6.0 + Tensorflow)

Windows10上安装Keras 和 TensorFlow-GPU

记录 window10安装TensorFlow-gpu2.4.0

记录 window10安装TensorFlow-gpu2.4.0