L.C.提醒我补上配置的坑

1.配置gpu版本的keras(tensorflow/theano)真xx难!对计算的时间要求不高,就弄个cpu慢吞吞训练算了,怎么安装cpu版本的深度学习框架?

so fxxking easy!
官网(或清华大学镜像站点)下载anaconda安装,之后在命令行输入以下代码:

pip install theano;                
#pip install tensorflow;   #选择theano或者tensorflow
pip install keras

done!

要注意的是,如果使用tensorflow作为backend,就要下载python 3.5.2 对应的anaconda版本,记得是anaconda3 4.2.0

2.安装gpu版本的keras后,提示can not find g++.exe(或者类似差不多意思的error)

首先可能是没正确安装g++,再次在cmd输入:

conda install mingw libpython

如果提示已经satisfied,说明不是因为这个问题。检查mingw目录以及其下的bin、lib目录是否被添加进环境变量。

3.导入gpu版本keras(theano/tensorflow)时,提示缺少pygpu模块

no hesitating,tap in:

pip install pygpu

4.用keras的plot_mode函数绘制模型summary失败

八成是没有安装下面两个包:

pip install pydot
pip install graphviz

5..theanorc.txt里面的'device = gpu'无法识别

八成是安装了加速版的theano,此版本支持nvidia的cuda核心,把'device = gpu'改成'device = cuda'

6.import进keras时提示找不到cudnn

解压cudnn直接覆盖cuda目录的文件夹。

7.如果使用theano作为beckend,记得手动调整keras的configuration文件里面的backend项

8.import tensorflow时显示有lib、dll加载不了
找到cuda的安装目录,把v8.0文件夹下面所有的子文件夹目录添加进环境变量

9.couldn't open CUDA library xxxxxxx.dll
在cuda安装目录下搜这个找不到的文件,拷贝到已经添加环境变量的文件夹里

10.用什么交互式界面编写keras程序比较好?
jupyter notebook


JackieFang
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