一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

TensorFlow安装keras需要在TensorFlow之上才能运行.所以这里安装TensorFlow.TensorFlow需要vs2015环境,需要wein64位环境,所以32位的小伙伴需要升级为64位系统以后才行. 第一种方式使用pip安装 如果只想专用cpu加速,安装 pip install --upgrade tensorflow如果想使用gpu加速,还需要安装 pip install --upgrade tensorflow-gpu安装以后还需要cuda显卡驱动,可参考https:

tensorflow TensorFlow is an open-source machine learning library for research and production. https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow https://www.tensorflow.org/ Tutorial: https://www.tensorflow.org/tutorials/ Keras: Keras is a high-level API to bui

本文转载自:https://blog.csdn.net/u013786021/article/details/78370138 安装软件部分浪费了好长时间才装好.之前一直各种问题,后来卸卸了radinka虚拟机,从头开始才终于弄好. 1,            安装anaconda Anaconda集成了Python.这一部分基本上是完全按照网上来的,网页连接如下 http://blog.csdn.net/xiaerwoailuo/article/details/70054429 1,先从官网上

本文转载自:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/#kerasmnist 本教程不得用于任何形式的商业用途,如果需要转载请与作者SCP-173联系,如果发现未经允许复制转载,将保留追求其法律责任的权利. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K

最近在学深度学习框架,要用到keras库,keras可以搭建在tensorflow和theano上,我电脑装的是Windows,因此决定在电脑上搭建theano框架 下面回顾我的安装过程: 1.安装anaconda2 官网下的慢的话可以去清华的镜像网站下载 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2.安装mingw模块和libpython模块 python很多模块用default的源下载会很慢,有时候可以去国内的镜像网站

win7+cuda+anaconda python+tensorflow-gpu+keras安装成功版本匹配汇总 2019-09-20 15:06:03 wyx100 阅读数 38更多 分类专栏: ML,开发环境配置   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/101061064 大家在安装配置过程中遇到了很多坑,其中大部分和软件之间的

找对工具真的很重要,周末和学霸折腾了一天才装了几个包,问了同事找了一个方便的包,装起来不要太快啊.二十分钟全部搞定. 一.Anaconda 真是大杀器,牛到飞起来,一键部署,所有常用的机器学习包全部包括了,安装也很方便.下载地址:https://www.continuum.io/downloads 二.theano 下载地址:https://github.com/Theano/Theano,直接安装. 三.keras 下载地址:https://github.com/fchollet/keras,

为何要用keras? 两个字:简单. Keras让深度学习像搭建积木一样方便地来进行,使前面的tensorflow能够更加方便地使用. 虽然还有其它更多的理由,比如:Keras 支持多个后端引擎,不会将你锁定到一个生态系统中. 但是对于我来讲,最大的优点就是简单方便. 安装keras pip3 install keras 验证keras是否安装成功? 在命令行中进行操作: 这里同时就显示了后台引擎为tensorflow. 如果没有安装过tensorflow,则可以直接在命令行中输入如下命令进行安

前言:这几天算是被这东西困扰的十分难受,博客园和csdn各种逛,找教程,大家说法不一,很多方法也不一定适用,有些方法有待进一步完善.这里我借鉴了许多大神们的方法,以及自己的一些心得,希望对你们有一些帮助. 一.Anaconda下载 下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 在官网下载所需的Anaconda版本,确认自己的系统(本人Windows64位系统),选择Python安装包下载即可.下面是我下载版本(我下载的是python2.7版本)的下载步骤: 步骤

环境:Windows 10 64位 版本!版本!版本!不要下载最新版本的! 一点要按照这个来!安装顺序也最好不要错! 首先安装DirectX SDK工具包 ,这是链接:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=6812 一路点击nex即可,想要按照在非C盘也可以. 接下来安装Anaconda ,链接:https://repo.continuum.io/archive/,一定要选对版本!!!!!!!!!!!!!,32位的选择x

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

https://blog.csdn.net/yongjiankuang/article/details/50485610 其实过程很简单,首先说一下安装条件: 1.win7 (32和64都可以,下载安装包时一定要选择对应的) 2.Anaconda(转到官方下载,打开之后稍微等一会就会出来下载链接了.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事.至于版本随便选择了,如果想安装python3.4就下载对应的Anaconda3.本教程使用

按照官网成功了.下面没有成功,貌似是 Anacode的问题 http://blog.csdn.net/hweiyi/article/details/70018317 http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/54896088 根据上述两个链接安装好keras后,使用import keras,发现报错: 原因:backend的配置是tensorflow 解决方案: 1.修改backend.http://blog.csdn.net/u012319493/

安装全称参考https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/ 环境中已配置cuda8.0.cudnn5.0,ubuntu16.04 安装的tensorflow-gpu版本 安装完成后进行测试,import tensorflow 问题:ImportError:libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 原

anaconda安装见前一篇https://www.cnblogs.com/wintersoft/p/11609188.html https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/打开Anaconda-Navigator->Environments->base(root)修改python版本到3.6.8python3.7目前对tensorflow2.0支持不好 创建环境在Anaconda里创建名为tensorflow-gpu的环境con

tips: Keras是一个高层神经网络API(高层意味着会引用封装好的的底层) Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端. 故先安装TensorFlow,后安装Keras 为简化环境配置,在anaconda的助攻下安装 PS:直接cmd里pip Keras似乎是行不通的...没尝试... 参考:知乎专栏:[深度学习] Anaconda下TensorFlow + Keras配置指南 简单目录: 安装TensorFlow 安装Keras 安装Tens

既然要深入学习,就不能和时代脱节,所以选择了keras,资源相对比较丰富.由于Windows饱受歧视,各种文档都不推荐使用.但我又没有换系统的成本,所以还是凑合下,毕竟他们给出了方法,稍微折腾一下还是可以的.参考整合了链接[1-2]的tensorflow安装教程和链接[4]的keras安装教程,感谢原作者! 一.python. 单纯的肯定不方便:所以先装上anaconda.集成度很高,非常给力,不然各种scipy啥的会搞得很麻烦.注意版本的选择,python 3.5~3.6可以,因为tensor