如何访问tensorflow官方网站

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安装深度学习框架

0. ubuntu查看CUDA和cuDNN版本

CUDA:

cat /usr/local/cuda/version.txt

cuDNN:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

1. keras

tensorflow 1.5 和 keras 2.1.4搭配
tensorflow 1.4 和 keras2.1.3搭配
tensorflow 1.3 和keras 2.1.2 搭配
tensorflow 1.2 和keras 2.1.1搭配
版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4.1以及更高版本 CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本)
tensorflow_gpu-1.13.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4 10
tensorflow_gpu-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8

本地环境安装的是CUDA8和CUDNN5,所以采用以下命令:

pip install tensorflow-gpu==1.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install keras==2.1.1

2. fastai

安装比较人性化:

pip install fastai

测试:

import fastai
import torch

如果没有报错就说明正常,一般配合jupyter notebook进行使用,比较方便。

conda install jupter

报错解决

  1. TypeError: softmax
TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'

当前keras版本是2.2 退回到2.1

pip install keras==2.1
  1. TypeError: validation_split
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'validation_split'

将validation_split删除

  1. TypeError: fit_generator() missing 1 required positional argument: 'steps_per_epoch'
TypeError: fit_generator() missing 1 required positional argument: 'steps_per_epoch'

添加上steps_pers_epoch参数,这是一个必要参数,但是不同版本keras要求不太一样。

  1. RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from
conda update conda
  1. jupyter notebook no module named xxx
which jupyter # 查看使用的是哪个jupyter,通常情况下这种情况出现一般用的是系统的jupyter而不是anaconda中的jupyter

通过以上分析可以得到解决方案是使用以下命令:

conda install jupyter

再次查看使用的是哪个jupyter

which jupter

如果发现使用的是anaconda中的路径那就说明成功了,问题解决。

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