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PyTorch GPU版安装及CUDA与cuDNN配置

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简介：
本教程详细介绍如何在系统中安装PyTorch的GPU版本，并正确配置必要的CUDA和cuDNN库，帮助用户充分发挥NVIDIA显卡加速深度学习模型训练的能力。 PyTorch是一个流行的深度学习框架，它允许开发者构建和训练复杂的神经网络模型。为了利用GPU的计算能力，需要与CUDA和cuDNN一起安装。以下是详细的安装配置过程： 1. **CUDA安装**： CUDA是NVIDIA开发的一个用于加速计算的应用程序接口（API），使得GPU可以执行并行计算任务，尤其适合处理大规模的计算密集型任务，如深度学习。 可以从NVIDIA官网下载不同版本的CUDA。这里提到了cuda9.0、cuda10.0、cuda10.1和cuda11.0等版本。 安装过程中选择自定义安装路径，并确保路径中包含`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv`，其中``是你选择的CUDA版本。 安装完成后通过运行`nvcc -V`命令检查CUDA是否安装成功。如果显示了正确的CUDA版本信息，则表示安装成功。 2. **cuDNN安装**： cuDNN是NVIDIA针对深度学习优化的一个库，提供了加速计算所需的算法和工具。 下载与所选CUDA版本匹配的cuDNN压缩包，并解压后将包含的三个文件夹（bin、include和lib）复制到CUDA安装目录下的相应位置。 添加环境变量确保系统能找到cuDNN的库文件。在系统属性的环境变量中编辑Path，新增路径`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvlibx64`。 3. **PyTorch安装**： PyTorch可以通过其官网选择适合的安装方式，可以选择Anaconda或直接使用pip。 安装命令通常会提供。根据提示在Anaconda环境中执行即可。 为了确保PyTorch能够使用GPU，在安装时需要选择带`cu`后缀的版本，这表示该版本支持特定的CUDA版本。 安装完成后通过Python测试PyTorch是否安装成功。可以运行`import torch; print(torch.cuda.is_available())`，如果返回True，则表明PyTorch可以访问GPU。 4. **更换conda和pip源**： 默认的conda和pip源可能较慢，可以切换到国内镜像源以加快下载速度。 创建`.condarc`文件设置channels为国内镜像源，包括main、free、rc等频道。 同时创建`pip.ini`文件将全局的index-url设为豆瓣的PyPI镜像源或其它高速镜像源。这样使用conda或pip安装包时下载速度将会提升。 总结：安装GPU版本的PyTorch涉及CUDA和cuDNN配置，以及选择正确的PyTorch版本进行安装，并且需要调整包管理器的源以提高下载效率。确保每个步骤都正确执行才能让PyTorch充分利用GPU资源进行高效的深度学习计算。

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  • PyTorch GPU版安装及CUDA与cuDNN配置
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    本教程详细介绍如何在系统中安装PyTorch的GPU版本，并正确配置必要的CUDA和cuDNN库，帮助用户充分发挥NVIDIA显卡加速深度学习模型训练的能力。 PyTorch是一个流行的深度学习框架，它允许开发者构建和训练复杂的神经网络模型。为了利用GPU的计算能力，需要与CUDA和cuDNN一起安装。以下是详细的安装配置过程： 1. **CUDA安装**： CUDA是NVIDIA开发的一个用于加速计算的应用程序接口（API），使得GPU可以执行并行计算任务，尤其适合处理大规模的计算密集型任务，如深度学习。 可以从NVIDIA官网下载不同版本的CUDA。这里提到了cuda9.0、cuda10.0、cuda10.1和cuda11.0等版本。 安装过程中选择自定义安装路径，并确保路径中包含`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv`，其中``是你选择的CUDA版本。 安装完成后通过运行`nvcc -V`命令检查CUDA是否安装成功。如果显示了正确的CUDA版本信息，则表示安装成功。 2. **cuDNN安装**： cuDNN是NVIDIA针对深度学习优化的一个库，提供了加速计算所需的算法和工具。 下载与所选CUDA版本匹配的cuDNN压缩包，并解压后将包含的三个文件夹（bin、include和lib）复制到CUDA安装目录下的相应位置。 添加环境变量确保系统能找到cuDNN的库文件。在系统属性的环境变量中编辑Path，新增路径`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvlibx64`。 3. **PyTorch安装**： PyTorch可以通过其官网选择适合的安装方式，可以选择Anaconda或直接使用pip。 安装命令通常会提供。根据提示在Anaconda环境中执行即可。 为了确保PyTorch能够使用GPU，在安装时需要选择带`cu`后缀的版本，这表示该版本支持特定的CUDA版本。 安装完成后通过Python测试PyTorch是否安装成功。可以运行`import torch; print(torch.cuda.is_available())`，如果返回True，则表明PyTorch可以访问GPU。 4. **更换conda和pip源**： 默认的conda和pip源可能较慢，可以切换到国内镜像源以加快下载速度。 创建`.condarc`文件设置channels为国内镜像源，包括main、free、rc等频道。 同时创建`pip.ini`文件将全局的index-url设为豆瓣的PyPI镜像源或其它高速镜像源。这样使用conda或pip安装包时下载速度将会提升。 总结：安装GPU版本的PyTorch涉及CUDA和cuDNN配置，以及选择正确的PyTorch版本进行安装，并且需要调整包管理器的源以提高下载效率。确保每个步骤都正确执行才能让PyTorch充分利用GPU资源进行高效的深度学习计算。
     
  • PyTorch GPU版本安装指南：兼容CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5的PyTorch安装
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    本指南详细介绍如何在支持CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5的系统上安装PyTorch GPU版，帮助开发者轻松完成深度学习环境配置。 PyTorch是一款强大的深度学习框架，它为研究人员和开发者提供了灵活的环境来构建和训练复杂的神经网络。在GPU版本的PyTorch中，可以利用图形处理器的强大计算能力加速模型的训练过程。本教程将详细讲解如何安装支持CUDA 10.1和CUDNN 7.6.5版本的PyTorch。 了解CUDA和CUDNN是关键：CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用GPU进行高性能计算。而CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）则是专门为深度神经网络设计的一个库，包含优化过的卷积、池化操作以及其他用于训练与推理的底层函数。 1. **系统需求**：在安装之前，请确保你的系统满足以下条件： - NVIDIA GPU：支持CUDA 10.1的GPU型号（如GeForce GTX 10系列或更高）。 - 驱动程序：需安装最新且兼容CUDA 10.1版本的NVIDIA驱动。 - 操作系统：支持CUDA 2019年版的Linux或Windows系统。 - Python环境：需要Python 3.6及以上版本。 2. **安装CUDA 10.1**： 访问NVIDIA官网下载页面，选择适合你系统的CUDA 10.1版本，并按照向导完成安装步骤。 3. **安装CUDNN 7.6.5**： 登录NVIDIA Developer账号，在其网站上找到并下载适用于CUDA 2019版的CUDNN 7.6.5。解压后，将bin、include和lib文件夹中的内容复制到相应的CUDA目录下。 4. **安装PyTorch**： 可以通过pip或conda来安装PyTorch，这里我们采用pip方式： ``` pip install torch==1.7.0 torchvision==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意：命令中的版本号应与提供的压缩包文件名（如pytorch-1.7.0-py3.6_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2）相匹配。 5. **验证安装**： 安装完成后，可以运行以下Python脚本来检查是否成功安装了PyTorch、CUDA和CUDNN。 ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果输出正确的CUDA版本号，则表示已正确配置好环境。 6. **配置开发环境**： 在你的项目中，可能需要将CUDA路径添加到系统变量中以便Python可以找到相关的库文件。例如， ```python import os os.environ[CUDA_HOME] = path_to_cuda_directory ``` 7. **使用GPU进行计算**： 通过在代码中指定PyTorch的`device`对象来选择使用GPU或CPU。 ```python device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) model.to(device) ``` 按照上述步骤，你已成功安装了支持CUDA 10.1和CUDNN 7.6.5的PyTorch GPU版本。现在可以开始利用GPU的强大计算能力来训练深度学习模型或进行相关应用开发了。
     
  • Ubuntu 18.04下安装GPU CUDA及cuDNN
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    本教程详细介绍了在Ubuntu 18.04操作系统环境下，如何正确安装和配置NVIDIA GPU所需的CUDA以及cuDNN库，为深度学习开发打下基础。 在Ubuntu 18.04系统下安装GPU、CUDA以及cuDNN的详细步骤文档（经过测试可行）。
     
  • Anaconda安装、PyCharm安装、CUDA+Cudnn配置及Jupyter Notebook安装
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    本教程详细介绍如何在计算机上安装和配置Anaconda、PyCharm、CUDA与Cudnn以及Jupyter Notebook，为深度学习环境搭建提供全面指导。 本教程主要包括 Anaconda 安装、Pycharm 安装、CUDA 和 cuDNN 配置以及 Jupyter Notebook 的安装步骤，主要演示环境为 Windows 系统，Mac 版本及 Linux 版本的详细指南将不在此展示。 Anaconda 是一个开源的数据科学和机器学习平台。它包含 Conda（包与环境管理器）、Python 语言及其预装库如 numpy 和 pandas。Conda 能够帮助用户轻松地创建、管理和切换不同的软件包环境，避免项目间依赖冲突的问题。 安装 Anaconda 在 Windows 上的操作步骤如下：访问官方网站下载最新版本的安装文件，并以管理员权限运行该程序；按照向导提示进行操作时，请确保选中添加环境变量选项。若未选择，则需手动设置环境变量。完成之后，在命令行输入 `conda -V` 来验证是否成功。 Anaconda 的一个重要功能是创建虚拟环境，它允许为每个项目建立独立的 Python 环境来避免版本冲突问题。使用如下的命令可以新建一个环境：`conda create -n python=`（例如: `conda create -n py36 python=3.6`）。要激活或删除该环境，可分别输入 `conda activate ` 或者 `conda env remove -n `。 PyCharm 是一个流行的 Python 开发工具，提供专业版和社区免费版本。安装 PyCharm 时，请从官方网站下载适合的系统版本，并根据向导完成安装过程；之后可以根据个人需求进行配置（例如设置解释器路径、导入插件等）。 Jupyter Notebook 提供了一个交互式的计算环境，能够编写并展示文档包括代码、方程、可视化和文本。在 Anaconda 安装过程中通常会包含 Jupyter 的安装步骤。启动 Jupyter Notebook 只需在命令行中输入 `jupyter notebook` ，随后浏览器将打开一个本地服务器显示可编辑的笔记本列表。 CUDA 和 cuDNN 是由 NVIDIA 提供用于加速 GPU 计算的库，常被应用于深度学习项目来提高计算效率。安装 CUDA 时，请确保硬件兼容性并下载适合版本；同样对于 cuDNN 库也需要遵循官方指南进行正确配置和使用。 本教程从基础环境搭建到高级工具配置都进行了全面介绍，尤其对初学者来说非常有帮助。通过 Anaconda 的高效管理、PyCharm 强大的开发支持、Jupyter Notebook 易于实验分享的特性以及 CUDA 和 cuDNN 在 GPU 加速上的优势组合使用，可以为数据科学或机器学习项目打下坚实的基础。
     
  • TensorFlow GPU安装指南（含TensorFlow、CUDA、CUDNN和Keras配置）（个人总结版）
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    本指南详细介绍了如何在Windows或Linux系统上安装并配置TensorFlow GPU版本，包括TensorFlow、CUDA、cuDNN及Keras的设置步骤和个人经验总结。 我想安装一个TensorFlow的GPU版，但是什么也不知道具体怎么开始，所以在网上搜了很久，最后结合自己的电脑终于安上了。这里把我的经验分享给大家，希望能有所帮助。 1. 首先我们需要确定你的电脑的GPU是否支持安装。 我看到网上的帖子介绍了很多关于如何查看的方法。因为我个人的情况是电脑自带了NVIDIA的一系列软件和CUDA，但后来我还是选择重新安装了一次CUDA，因为找不到原来的安装路径。我的电脑显卡型号为GTX1650。 2. 安装CUDA和对应的包CUDNN 这个步骤可能与你要使用的TensorFlow版本有关。我建议查找官方文档来确定你需要的CUDA版本以确保兼容性。
     
  • Anaconda+Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+Keras安装教程PPT
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    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=
     
  • 使用Conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5以配置深度学习GPU环境
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    本教程详细介绍如何利用Conda工具轻松安装CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5，旨在帮助用户快速搭建高效能的深度学习GPU开发环境。 在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Capability）和CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是必不可少的组件。CUDA是NVIDIA提供的编程工具包，它允许开发者利用GPU进行高性能计算，而CUDNN则是CUDA的一个加速库，专门用于深度神经网络的训练和推理。 确保你有一台装有NVIDIA显卡且驱动程序已更新到兼容CUDA 10.1的计算机，并从NVIDIA官方网站下载并安装最新的驱动程序。接下来，安装Miniconda或Anaconda，这是一款轻量级的conda发行版，可以方便地管理不同版本的Python和依赖库。 安装完成后，在终端（或者命令提示符）中创建一个新的conda环境： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.8 conda activate dl_gpu ``` 现在需要通过添加`conda-forge`频道来获取CUDA 10.1 和 CUDNN 7.6.5： ```bash conda config --add channels conda-forge conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 ``` 安装完成后，可以通过运行以下命令检查CUDA和CUDNN是否正确安装： ```bash nvidia-smi ``` 这将显示GPU信息以及CUDA版本。同时可以在Python环境中测试： ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果一切正常，你应该能看到与你安装的CUDA版本相符的输出。 接下来，我们将安装PyTorch和 torchvision。这两个库是深度学习中常用的，尤其是对于计算机视觉任务。通过conda可以直接安装兼容CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 的 PyTorch 版本： ```bash conda install pytorch=1.7.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch ``` 这将安装PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.1，它们都与CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 兼容。可以通过运行Python并导入这两个库来验证安装： ```python import torch import torchvision print(torch.__version__) print(torchvision.__version__) ``` 至此，你已经成功地通过conda搭建了一个包含 CUDA 10.1、CUDNN 7.6.5以及PyTorch 1.7.0 和 torchvision 0.8.1 的深度学习GPU环境。这个环境非常适合进行基于 PyTorch 的 GPU 加速的深度学习项目。 如果你需要手动从给定的压缩包文件安装PyTorch和torchvision，可以使用以下命令： ```bash conda unpack pytorch-1.7.0-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX conda unpack torchvision-0.8.1-py38_cu101.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX ``` 这将会把压缩包解压到你的conda环境目录下，从而完成安装。但是请注意，手动安装这种方式并不推荐，因为conda通常会处理依赖关系和版本匹配，手动安装可能会导致版本不兼容或其他问题。
     
  • 使用Conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5以配置深度学习GPU环境
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    本教程详细介绍如何通过Conda便捷地在系统中安装CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5，帮助用户快速搭建适用于深度学习的GPU开发环境。 在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）与cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是两个至关重要的组件。CUDA是由NVIDIA提供的一个编程接口，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速高性能计算任务；而cuDNN则是针对深度神经网络优化的库，提供了高效的卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及其他深度学习算法的实现。 本段落将详细介绍如何使用conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，以便为深度学习提供GPU支持。首先，请确保你已经拥有一个conda环境。conda是一个开源包管理系统，适用于管理Python及其他语言的软件包。如果你尚未安装conda，则可以通过Miniconda或Anaconda进行安装。 接着，创建一个新的conda环境以保持你的深度学习环境与其他项目隔离： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.x ``` 这里`dl_gpu`是新环境的名字，而`python=3.x`表示指定Python版本。激活新创建的环境： ```bash conda activate dl_gpu ``` 接下来，我们将通过conda安装CUDA 10.1。由于CUDA不在默认的conda频道中，需要添加NVIDIA的conda通道，在激活环境中运行以下命令： ```bash conda config --add channels nvidia ``` 然后使用如下指令安装CUDA 10.1： ```bash conda install cudatoolkit=10.1 ``` 这将下载并安装CUDA 10.1及其依赖项，包括所需的驱动程序。在安装过程中可能需要确认一些提示，请按照提示操作。 接下来，我们将安装cuDNN。同样地，cuDNN不在默认的conda频道中提供，但NVIDIA提供了tar.bz2格式的二进制包。你需要从官网下载`cudnn-7.6.5-cuda10.1_0.tar.bz2`文件，并解压后得到三个文件夹：`include`, `lib64`, 和 `bin`. 将这些文件夹的内容复制到CUDA安装目录下，通常为Linux系统的 `/usr/local/cuda/` 或Windows系统的 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1/`. 具体操作如下： ```bash sudo cp -P pathtocudnninclude* /usr/local/cuda/include/ sudo cp -P pathtocudnnlib64* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp -P pathtocudnnbin* /usr/local/cuda/bin/ ``` 更新系统路径，确保能够找到cuDNN的动态链接库： ```bash echo export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 至此，你的conda环境已经配置好CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。现在可以开始在GPU上运行深度学习框架如TensorFlow或PyTorch等了。 总结安装步骤如下： 1. 安装并创建新的conda环境。 2. 添加NVIDIA的conda频道。 3. 使用conda安装CUDA 10.1。 4. 下载cuDNN二进制包，并解压文件夹内容到相应的目录中去。 5. 更新系统路径。 完成上述步骤后，你就可以在GPU上享受加速深度学习的乐趣了。记得运行深度学习代码前激活你的`dl_gpu`环境。
     
  • TensorFlow-GPU安装教程（无需手动安装CUDA和cuDNN）
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    本教程详细指导如何在不进行手动配置CUDA及cuDNN的情况下，顺利完成TensorFlow-GPU版本的安装。适合希望利用GPU加速深度学习模型训练而缺乏设置环境经验的用户快速上手。 TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的实现。它的前身是谷歌开发的神经网络库DistBelief。 TensorFlow具有多层级结构，并且可以部署在各种服务器、PC终端以及网页上，同时支持GPU和TPU进行高性能数值计算，在谷歌内部的产品开发及各领域的科学研究中得到广泛应用。 安装TensorFlow（使用GPU）的第一步是安装Anaconda： 1. 下载适用于Python 3.6版本的文件并自动下载x64版。 2. 安装：点击下载好的文件开始安装。
     
  • CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras的深度学习环境配置
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    本教程详细介绍如何在系统中搭建基于CUDA、CUDNN、TensorFlow-GPU及Keras的高效深度学习开发环境，助力AI项目快速上手。 深度学习环境搭建——CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras 一、手动安装： 1. CUDA下载：访问NVIDIA官方网站获取CUDA Toolkit。 2. CUDNN下载：同样在NVIDIA官网找到CUDNN的下载页面。 3. TensorFlow版本与CUDA之间的对应关系可以在TensorFlow官方文档中查阅。