tensorflow-gpu的版本

时间: 2023-08-18 12:06:34 浏览: 58

ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤的ppt

### ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤详解 #### 一、ANACONDA 安装 **ANACONDA** 是一个非常方便的Python和R的数据科学环境管理器。它提供了一个包含大量科学计算库的分发版，以及一个强大的包管理器。 1. **访问官网**: 登录Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/distribution），点击页面上的“Download”按钮。 2. **选择操作系统和版本**: 在下载页面上选择适合您的操作系统的版本。例如，对于Windows系统，可以选择64位或32位版本，根据个人需求选择。 3. **下载并安装**: 将安装包下载到指定位置，通常推荐下载到非系统盘如D盘，以避免占用过多的系统盘空间。下载完成后双击安装包进行安装。安装过程中请注意勾选创建环境变量等选项，以便后续使用更加便捷。 4. **验证安装**: 安装完成后，可以通过Anaconda Prompt（或者CMD）输入`conda list`命令来查看Anaconda是否安装成功，以及已安装的包列表。如果能看到Anaconda相关的软件包，则说明安装成功。 #### 二、Cuda及cuDNN安装 **CUDA** (Compute Unified Device Architecture) 是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和技术。它允许开发人员利用GPU进行大规模并行计算，从而极大地加速深度学习模型的训练过程。 1. **查看显卡型号**: 确认您的显卡型号为支持CUDA的NVIDIA GPU，比如本例中的NVIDIA RTX 2060。 2. **查找CUDA版本**: 访问CUDA官方发布页面（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）选择与您的显卡和操作系统相匹配的版本。例如，本例选择了CUDA 10.0版本。 3. **下载并安装CUDA**: 下载CUDA安装包`cuda_10.0.130_411.31_win10.exe`，按照提示进行安装。 4. **验证安装**: 通过命令行输入`nvcc --version`命令来检查CUDA是否安装成功。如果显示CUDA的版本信息，则说明安装成功。 5. **安装cuDNN**: cuDNN是CUDA Deep Neural Network library，它提供了高性能的神经网络基础函数实现，能够极大提升训练速度。 - 登录并注册账号（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）。 - 下载与CUDA版本匹配的cuDNN压缩包。 - 解压后将文件复制到CUDA安装目录下的相应位置，并更新环境变量，添加相关路径。 #### 三、Tensorflow-gpu版本安装 1. **创建conda环境**: 打开Anaconda Prompt，使用以下命令创建一个新的虚拟环境，命名为`tensorflow`： ``` conda create -n tensorflow pip python=3.7 ``` 创建成功后，使用`conda info –-envs`查看环境列表，确认环境已创建。然后激活该环境： ``` activate tensorflow ``` 2. **安装TensorFlow GPU版本**: 使用pip安装特定版本的TensorFlow GPU版本，例如： ``` pip install tensorflow-gpu==2.0 ``` #### 四、Keras安装 1. **安装Keras**: 在已经创建好的tensorflow环境中安装Keras，可以使用pip命令安装最新版本的Keras： ``` pip install keras ``` 如果需要指定版本，可以使用： ``` pip install keras==2.3.1 ``` #### 五、Anaconda的使用 **Anaconda** 提供了一系列工具，用于管理和使用Python环境。常用的操作包括： - **创建环境**: `conda create -n env_name` - **激活环境**: `activate env_name` - **列出所有环境**: `conda info --envs` - **安装包**: `conda install package_name` 或者 `pip install package_name` - **更新包**: `conda update package_name` 或者 `pip install --upgrade package_name` - **删除环境**: `conda env remove -n env_name` #### 六、Keras分类示例安装好Keras后，可以尝试简单的分类任务示例，例如使用MNIST数据集进行手写数字识别： ```python from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import to_categorical # Load the data (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # Preprocess the data x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1) input_shape = (28, 28, 1) # Convert class vectors to binary class matrices y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # Create the model model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # Compile the model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Train the model model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test)) # Evaluate the model score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) ``` 以上步骤详细介绍了如何从零开始搭建基于Anaconda的深度学习环境，并通过一个简单的示例演示了如何使用Keras进行实际应用。希望这些信息对您有所帮助！

TensorFlow-GPU是一个用于深度学习的开源框架，它可以利用GPU加速计算。要获取TensorFlow-GPU的版本，您可以在Python中运行以下代码： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 这将打印出您当前安装的TensorFlow-GPU的版本号。

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