TensorFlow和Keras基于win10 python的环境配置(使用

系统 136 0

安装GPU支持

Keras集成了TensorFlow,但是使用TensorFlow的GPU计算要安装安装 CUDA 和配置 NVIDIA cuDNN ,参照以下博客安装(看到安装顺序的第2步就可以了):
win10搭建tensorflow-gpu环境
注意 :自行搜索自己显卡对应的CUDA,再搜索与CUDA对应的cudnn版本。
它安装的是CUDA9.0,而我安装的是 cuda_10.1.168_425.25_win10.exe
与其对应的cuDNN版本是 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.0.64 (这个需要登录才能下载)。

除了版本不同,其他操作都一样的。


以下是从上面博客的第3步开始的: ,所以先完成上面配置先再进行以下操作。 这里是安装 tensorflow-gpu版本


Anaconda创建python虚拟环境:

目前需要一个python环境,而anaconda对于学习深度学习是非常适合的,它集成了很多有用的库,可以通过建立虚拟环境创建不同python版本,jupyter notebook十分好用,管理也很方便。

1. 首先 :安装 Anaconda ,安装教程网上一堆,Windows安装其实跟普通软件安装那样即可。
2. 然后 ,创建python虚拟环境,之所以建立虚拟环境是推荐使用python3.6版本:

            
              conda create py36 python=3.6

            
          

这里最快的方法是用pip安装库 ,因为好像要是用conda安装tensorflow-gpu的话,训练时默认是用CPU的,而且pip国内有很多源:

            
              阿里云 			http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
中国科技大学 		https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
豆瓣(douban) 	http://pypi.douban.com/simple/ 
清华大学 		https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
中国科学技术大学 	http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

            
          

可以通过以下命令 临时修改源 下载,国内源速度很快:

            
              pip install [库名] -i [源]

            
          

3. 现在先在命令行 激活 刚刚创建的虚拟python环境:

            
              activate py36

            
          

4. 然后 pip安装 就可以了(使用国内源),它会安装对应库和其所有依赖:

            
              pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

            
          

这里安装1.13.1的版本是因为python3.6支持,也支持上面版本的CUDA和cudnn。
另外要注意的是:如果安装过程因为pip版本老旧而终止,那就更新一下pip就可以了。

5. 安装完tensorflow-gpu后,在以同样方式 安装tensorflow keras 就可以了。

注意:numpy的版本要兼容,否则将导致出错,导入出错,我这里安装的所有版本是:
            
              tensorflow-gpu==1.13.1
tensorflow==1.13.1
keras==2.2.4
numpy==1.16.2

            
          

>>> 完 <<<


更多文章、技术交流、商务合作、联系博主

微信扫码或搜索:z360901061

微信扫一扫加我为好友

QQ号联系: 360901061

您的支持是博主写作最大的动力,如果您喜欢我的文章,感觉我的文章对您有帮助,请请扫描上面二维码支持博主1元、2元、5元等您想捐的金额吧,狠狠点击下面给点支持吧

发表我的评论
最新评论 总共0条评论