Anaconda+Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+Keras安装教程PPT

简介：
本PPT详细介绍了如何在搭载CUDA和cuDNN的环境下安装Anaconda、TensorFlow-GPU版以及Keras，适用于深度学习开发者快速配置开发环境。 ### 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，提供了一个包含大量科学计算库的分发版以及强大的包管理器。 1. **访问官网**: 登录Anaconda官网下载页面。 2. **选择操作系统和版本**: 在下载页面上根据个人需求选择适合的操作系统的版本。例如，在Windows系统中可以选择64位或32位版本。 3. **下载并安装**: 将安装包下载到指定位置，通常推荐非系统盘以避免占用过多的系统空间。下载完成后双击安装包进行安装，并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`命令来查看是否成功以及已安装的软件包列表。 #### 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，允许利用GPU进行大规模并行计算从而极大地加速深度学习模型训练过程。 1. **查看显卡型号**: 确认您的显卡为支持CUDA的NVIDIA GPU。 2. **查找CUDA版本**: 访问CUDA官方发布页面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**: 下载对应的安装包，并按照提示进行安装。 4. **验证安装**: 输入命令`nvcc --version`检查是否成功显示CUDA的版本信息。 5. **安装cuDNN**: cuDNN是高性能神经网络基础函数实现库，能够极大提升训练速度。登录NVIDIA开发者页面下载与CUDA匹配的版本，并将其复制到相应的目录并更新环境变量。 #### 三、Tensorflow-gpu版本安装 1. **创建conda环境**: 在Anaconda Prompt中使用命令`conda create -n tensorflow pip python=3.7`来创建一个新的虚拟环境，然后激活该环境。 2. **安装TensorFlow GPU版本**: 使用pip安装特定版本的TensorFlow GPU版，例如： ``` pip install tensorflow-gpu==2.0 ``` #### 四、Keras安装 1. **安装Keras**: 在已经创建好的tensorflow环境中使用`pip install keras`命令来安装最新版本的Keras。 #### 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： - 创建新环境： `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 # 加载数据 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 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) # 转换分类向量为二进制矩阵 y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # 创建模型 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)) # 编译模型 model.compile(loss=categorical_crossentropy, optimizer=adam, metrics=[accuracy]) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=