1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

9月前 作者：夏木Albert 分类：Toy博客 阅读(32) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

适用对象：深度学习初学者

前言

本文主要介绍的是tensorflow-gpu版本的环境安装，所以需要读者有一块还不错（显存大于2G）的英伟达独立显卡，本文的安装步骤均已在如下环境中（windows11、i7-8700、gtx1060）测试通过。

目录

一、安装Anaconda

二、安装CUDA

三、安装CUDNN

四、安装tensorflow-gpu

五、安装keras

六、hello world

正文

  1. 安装Anaconda

  1. 打开浏览器输入网址Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform进入到Anaconda官网。

  1. 点击Download 按钮下载最新版Anaconda。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 安装Anaconda。

  1. 点击Next >。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击I Agree。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击Next >。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 修改安装目录，最好不要放在C盘。点击Next >。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 确保勾选了Register Anaconda3 as my default Python3.9，然后点击Install。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 等待进度条跑完后，点击Next >。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击Next >。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击Finish安装完毕。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 配置Anaconda。

  1. 打开系统环境变量配置，增加一个系统变量，名称为CONDA_HOME，值为你电脑上Anaconda的安装路径。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 编辑Path环境变量，添加三个配置，点击确定按钮关闭所有配置窗体后生效。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）
Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 测试Anaconda。

  1. 点击Windows键找到Anaconda Prompt 终端程序并打开。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 在终端程序内输入conda --version 和python -V分别测试conda和python是否可用。如果能够正常查看版本信息，则表示Anaconda已经成功安装并配置完成。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 安装CUDA

  1. 打开浏览器输入CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer进入Cuda下载页面。

  1. 点击超链接进入下载页面。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 下载CUDA。

  1. 点击Windows。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击11（Windows10玩家请选10）。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击exe(local)。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击Download(2.5GB)开始下载（校园网挺快的）。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 安装CUDA。

  1. 打开安装程序，不用修改安装位置，点击OK，等待进度条结束。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）
Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 进入安装程序界面，点击同意并继续按钮。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 不做修改，直接点击下一步。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 勾选I understand，点击Next按钮开始安装，等待进度条结束。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）
Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击下一步按钮。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 安装完成，点击关闭按钮。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 测试CUDA。

  1. 打开CMD终端程序。

  1. 输入nvcc -V 查看版本信息，如下图表示安装成功。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 安装CUDNN

  1. 打开浏览器输入CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer进入CUDNN下载页面。

  1. 点击Download cuDNN >按钮进入下载页面。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 注册一个英伟达账号并登录。

  1. 点击Login跳转到登录页面。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 输入电子邮箱然后点击Next按钮。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 前往邮箱中找到英伟达的授权邮件，然后点击验证电子邮件地址。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）
Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 回到cuDNN下载页面，如下图。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击I Agree复选框，点击按钮下载for CUDA 11.x。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 点击Local Installer for Windows(Zip)进行下载。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 配置cuDNN。

  1. 解压刚刚下载的压缩包。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 解压完成后得到如下3个文件夹。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 把以上3个文件夹复制到CUDA文件夹中，默认安装位置为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7中。

替换目标中的文件。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

继续。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

到此cnDNN已经安装完毕了。

  1. 安装tensorflow-gpu

  1. 使用conda创建一个虚拟环境。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

输入y确定创建。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 切换至新创建的虚拟环境。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 安装tensorflow-gpu 2.7.0（注意版本是2.7.0，图中2.6.0已过时）。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

输入y确定安装。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

到此安装完成。

  1. 安装keras

  1. 安装keras 2.7.0（注意版本是2.7.0，图中2.6.0已过时）。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

到此安装完成。

  1. 测试环境

  1. 打开终端输入python，引入keras的models和layers库，如不报错，则表示安装成功。

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

  1. 顺手敲一个hello world.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415501.html

Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）

到了这里，关于Keras开发环境安装方法新手教程（GPU版）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • [当人工智能遇上安全] 12.易学智能GPU搭建Keras环境实现LSTM恶意URL请求分类

    [当人工智能遇上安全] 12.易学智能GPU搭建Keras环境实现LSTM恶意URL请求分类

    您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、

    2024年03月17日
    浏览(61)
  • 新手Python环境配置以及pip安装教程

    新手Python环境配置以及pip安装教程

    介于我在安装pip的时候，查资料仍然解决不了自己问题的情况下，统一整理了一下pip安装流程（只针对windows用户）： 目录 1.介绍 2.检查python和pip的环境 3.下载pip 3.1方法一 3.2方法二 4.pip扩展 pip 是 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能，目前

    2024年02月03日
    浏览(52)
  • Docker环境安装教程（一）：适用于Mac的详细指南

    Docker环境安装教程（一）：适用于Mac的详细指南

    现在 Docker 安装已经非常简单了，只需要下载 Docker Desktop，然后一键安装即可。 Docker Desktop 可以快速安装和设置完整的 Docker 开发环境。它提供了一个直观的图形用户界面 (GUI)，可以直接管理容器、应用程序和镜像， 并且包含了关键组件： Docker Engine 、 Docker CLI client 、 Dock

    2024年02月03日
    浏览(40)
  • CUDA 11.7 版本下安装Tensorflow-gpu以及Keras (Windows以及Ubuntu)

    CUDA 11.7 版本下安装Tensorflow-gpu以及Keras (Windows以及Ubuntu)

    ​ 记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX 3080；CUDA 11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA 11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的

    2024年02月01日
    浏览(60)

  • 官网方法，conda环境安装tensorflow，可使用多个GPU

    仅支持CPU的方案： 创建一个名为‘tf’的conda环境，自动安装cpu的tensorflow 可以使用gpu的方案： 使用conda安装 GPU TensorFlow 会安装依赖库：CUDA（cuda toolkit）以及cudnn。（按理说conda会自动安装好兼容的版本） 对于 Windows 和 Linux 系统，CUDA 10.0 以后的版本才支持 TensorFlow 2.0 以后的

    2024年02月10日
    浏览(38)
  • 全网最稳妥通用的GPU版本Pytorch安装教程（Anaconda虚拟环境）

    全网最稳妥通用的GPU版本Pytorch安装教程（Anaconda虚拟环境）

    朋友们，你们有没有为安装GPU版本的pytorch而苦恼过？搜的明明是GPU的安装教程，一顿操作猛如虎，最后print(torch.cuda.is_available())结果居然是False。不要慌，接下来给你介绍一个在anaconda虚拟环境下安装的最稳妥的教程！！！ CUDA 是一个运行平台，是用于“GPU通用计算” cudnn 深

    2024年02月07日
    浏览(228)
  • 超适合新手使用的教程:Python环境配置+Pycharm安装+扩展包安装（以Numpy+mkl为例）

    超适合新手使用的教程:Python环境配置+Pycharm安装+扩展包安装（以Numpy+mkl为例）

    目录 一、Python环境配置 1.Python下载 2.python安装 3.Python验证安装  二、Pycharm环境配置 1.pycharm下载 2.pycharm配置python 3.pycharm编译器更新 三、Numpy+mkl库包的安装 1.通过Python自下载(command命令符)  2.通过下载包到本地安装 3.通过清华镜像安装(国内最好用的办法!!!) 4.检查包是否安装成

    2024年02月06日
    浏览(55)
  • 很合适新手入门使用的Python游戏开发包pygame实例教程-01[开发环境配置与第一个界面]

    很合适新手入门使用的Python游戏开发包pygame实例教程-01[开发环境配置与第一个界面]

    我们假定你已经安装好了我们开发python程序的sublime text，如果不知道怎么安装的可以参照我前面的博文。这里只需要解决的是配置好Pygame的问题。本篇博文主要解决开发环境配置以及第一个游戏界面的显示问题。 文章原出处： https://blog.csdn.net/haigear/article/details/130173836 没有

    2024年01月25日
    浏览(94)
  • 2023最新WSL搭建深度学习平台教程（适用于Docker-gpu、tensorflow-gpu、pytorch-gpu)

    2023最新WSL搭建深度学习平台教程（适用于Docker-gpu、tensorflow-gpu、pytorch-gpu)

    2023-4-11 对于机器学习er配置环境一直是个头疼的事，尤其是在windows系统中。尤其像博主这样的懒人，又不喜欢创建虚拟环境，过段时间又忘了环境和包的人，经常会让自己电脑里装了各种深度学习环境和python包。长时间会导致自己的项目文件和环境弄的很乱。且各个项目间的

    2024年02月05日
    浏览(50)
  • 【JetsonNano】onnxruntime-gpu 环境编译和安装，支持 Python 和 C++ 开发

    【JetsonNano】onnxruntime-gpu 环境编译和安装，支持 Python 和 C++ 开发

    若编译识别，内存不足，可进行扩大交换内存 https://labelnet.blog.csdn.net/article/details/136538479 编译完成标识 (1) 整个 build 目录，包含 build/Linux/Relase https://download.csdn.net/download/LABLENET/88943160 (2) 仅 Python3.8 安装文件， onnxruntime-gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl https://download.csdn.net/downloa

    2024年04月15日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包