创建虚拟环境后，怎么成功的安装keras-GPU和pytorch

安装Keras-GPU和PyTorch之前，你需要先确保已经安装好了CUDA和cuDNN，这是Keras-GPU和PyTorch的GPU版本所必需的。接下来按照以下步骤安装Keras-GPU和PyTorch：

1. 激活你的虚拟环境。

2. 安装Keras-GPU。在命令行中输入以下命令：

pip install keras-gpu

3. 安装PyTorch。在命令行中输入以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

如果你的GPU支持CUDA 11.1，则可以使用以下命令安装最新版本的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

安装完成后，你就可以在虚拟环境中使用Keras-GPU和PyTorch了。

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deeplabcut GPU 详细安装流程

DeepLabCut 是一个用于姿态估计的深度学习工具，它可以在视频中追踪动物或人的身体部位。为了获得更好的性能，需要使用 GPU 进行训练和测试。下面是 DeeplabCut GPU 安装的详细流程：

1. 安装 Anaconda
首先，您需要安装 Anaconda，这是一个 Python 环境管理器。您可以从 Anaconda 官网下载适合您操作系统的版本。安装完成后，请确保您将 Anaconda 添加到系统路径中。

2. 创建虚拟环境
接下来，您需要为 DeeplabCut 创建一个独立的 Python 环境。在命令行中运行以下代码：

conda create -n deeplabcut python=3.6

这将创建一个名为“deeplabcut”的虚拟环境，并使用 Python 3.6 版本。

3. 激活虚拟环境
接下来，请激活刚刚创建的虚拟环境：

conda activate deeplabcut

4. 安装 CUDA 和 cuDNN
接下来，您需要安装 CUDA 和 cuDNN。这些是深度学习的基本库，用于加速模型训练和测试。请注意，您需要安装与您的 GPU 相应的 CUDA 和 cuDNN 版本。您可以从 NVIDIA 官网下载适合您系统和 GPU 的版本。安装完成后，请确保将 CUDA 和 cuDNN 添加到系统路径中。

5. 安装深度学习框架
DeeplabCut 支持多个深度学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Keras。在这里，我们将使用 TensorFlow。在命令行中运行以下代码：

conda install tensorflow-gpu==1.15

请注意，我们在此处安装的是 TensorFlow GPU 版本，而不是 CPU 版本。

6. 安装 DeeplabCut
最后，您可以使用以下命令安装 DeeplabCut：

pip install deeplabcut

这将下载并安装 DeeplabCut 及其依赖项。安装完成后，您可以在 DeeplabCut 的 GitHub 页面上找到示例代码和教程，以帮助您开始使用 DeeplabCut 进行姿态估计。

ubuntu18.04深度学习环境

Ubuntu 18.04深度学习环境搭建需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速的并行计算平台，cuDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照官方文档进行安装。

2. 安装Anaconda：Anaconda是一个Python发行版，包含了许多常用的科学计算库和工具。可以从Anaconda官网下载对应版本的安装包，并按照官方文档进行安装。

3. 创建虚拟环境：可以使用conda命令创建一个新的虚拟环境，例如：

   conda create --name env_name python=3.6

这将创建一个名为env_name的虚拟环境，并安装Python 3.6。

4. 安装深度学习框架：可以使用conda命令安装常用的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，例如：

   conda install tensorflow-gpu

这将安装TensorFlow GPU版本。

5. 安装其他依赖库：根据需要安装其他依赖库，例如numpy、scipy、matplotlib等。

完成以上步骤后，就可以在虚拟环境中进行深度学习开发了。