win10配置Keras及GPU环境

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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

 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：

 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

 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：

 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 将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 Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib

安装TensorFlow和Keras

进入虚拟环境后，安装TensorFlow的GPU版本：

pip install tensorflow-gpu

 可以看到已经安装了

然后安装keras：

pip install keras

启动Jupyter Notebook

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

 新建一个新的notebook

然后就可以愉快的进行学习啦~

win10配置Keras及GPU环境

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dyhaohaoxuexi/p/11943897.html