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Keras学习环境配置

        本文是个体对Keras深度学习框架配置的总计,不周的地方请建议,多谢!

        1. 率先,大家要求安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本:

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        2. 设置好Ubuntu16.04事后,需求对系统举行初叶化设置及更新:

        张开终端输入:

   系统晋级:

        →~ sudo apt-get update

        →~ sudo apt-get upgrade

        安装根底依赖库:

        →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

        →~ sudo apt-get install setuptools wheel python-numpy python-scipy python-matplotlib

        3. 安装CUDA开采条件

        下载CUDA8.0:

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        张开终端,切换来下载目录:

        →~ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

        →~ sudo apt-get update

        →~ sudo apt-get install cuda

        安装到位后,配置CUDA路线:

        →~ sudo gedit /etc/profile

        在profile文件末尾回车增添(留意:若是选用的不是8.0本子供给改过版本号):

        →~ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

        →~ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

        →~ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

        改革今后:

        →~ source /etc/profile

        验证是或不是布置成功:

        →~ nvcc -V

        现身下边包车型客车消息即成功:

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        美高梅163888,4. 安装cuDNN加速库

        本文选用的是CUDA8.0,对应的设置cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz。下载解压出来是名叫cuda的文本夹,里面有bin、include、lib,将多少个文本夹复制到安装CUDA的地点覆盖对应文件夹:

        →~ cd /home/..../cudnn/

        →~ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
        →~ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

        →~ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

        5. 安装Keras框架

        →~ sudo pip install scikit-learn scikit-image

        →~ sudo pip install tensorflow-gpu  # GPU加速版

        →~ sudo pip install keras

        在极端中表明是或不是安装成功:

        →~ import tensorflow

        →~ import keras

        借使不报错,即安插成功!

 

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