ANACONDA+Cuda/cuDNN+Tensorflow-gpu与Keras安装详解PPT

本PPT详细介绍了如何在ANACONDA环境中集成CUDA及cuDNN，以便于在TensorFlow-gpu版本上进行深度学习开发，以及安装和使用Keras进行分类任务。以下是主要内容的详细解析： 1. ANACONDA安装： ANACONDA是Python的一个开源发行版，它提供了方便的包管理工具，便于管理和隔离不同项目对Python库的需求。首先，用户需要访问Anaconda官网下载适合的版本，并进行安装。登录后，ANACONDA可以轻松地创建和管理虚拟环境，提高开发效率。 2. CUDA及cuDNN安装： - 对于电脑显卡如NVIDIA RTX 2060，你需要访问CUDA Toolkit的官方下载页面（<https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive>），选择适合自己硬件的版本，比如CUDA 10.0.130。安装时，确保安装过程顺利，完成后通过命令行检查安装状态。 - cuDNN是NVIDIA专为深度学习加速而设计的库。用户需要注册并下载cuDNN，解压后将其特定版本的库文件复制到CUDA的相应文件夹内。此外，还需配置环境变量，确保cuDNN路径被系统识别。 3. TensorFlow-gpu版本安装： 在ANACONDA环境下，创建一个名为`tensorflow`的虚拟环境。首先打开Anaconda Prompt，执行`conda create -n tensorflow python=3.7`创建新环境，然后激活该环境。接着，使用`pip install tensorflow-gpu==2.0`安装指定版本的TensorFlow-gpu，验证安装是否成功。 4. Keras安装： Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow或Theano等后端运行。在已经激活的TensorFlow-gpu环境中，使用`pip install keras`安装Keras。为了更好地支持GPU计算，确保已经正确配置了CUDA和cuDNN。 5. Anaconda的使用： ANACONDA的强大之处在于其环境管理功能。通过虚拟环境，可以避免不同项目间的库冲突。此外，使用conda命令可以方便地更新、切换或删除环境。 6. Keras分类示例： PPT提供了一个简单的Keras分类示例，展示如何使用Keras构建基础模型。代码包括创建TensorFlow会话，定义常量，执行加法操作，以及通过`print`语句显示结果。在开发过程中，可能还需要配置`conda config`文件，例如添加清华源以优化包下载速度。 总结来说，这份PPT详细介绍了如何在ANACONDA环境中配置CUDA、cuDNN和TensorFlow-gpu，以及如何安装和使用Keras进行机器学习任务。对于希望在GPU上进行深度学习实践的开发者来说，这些步骤是至关重要的。