深度学习理论学习_03

最新推荐文章于 2023-03-07 10:36:07 发布

原创最新推荐文章于 2023-03-07 10:36:07 发布 · 285 阅读

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经过了理论上的熟悉和入门之后，接下来的内容主要就是进行环境的搭建和代码的编写测试上了。那么这一篇文章的主要内容基本就是环境的搭建。目前网上和教材上很多环境都是Ubuntu+tensorflow，但是我在暑假装机的时候已经安装了Win10的系统，而且经过学长们的指点，其实在Win环境下也是能够安装tensorflow的，那么接下来的流程就是如何在Win10环境下安装Anaconda和Tensorflow。

第3章 Win10+Anaconda+TensorFlow(GPU版)的安装流程

1 Anaconda安装

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。由于不少深度学习的神经网络中都涉及到不少数学运算，需要不少包的使用，因此在环境的搭建上推荐使用Anaconda作为一个集成安装的方式。

Anaconda官网（https://www.anaconda.com/download/#windows）上就能下载到最新的64位安装包，点击下图中的链接就能下（不需要梯子）。

安装包下好后直接双击exe文件进行安装就行，值得一提的是，在安装过程中会出现如下图所示的勾选项，如果是第一次安装的话，推荐将两个都勾选上（第一个会自动将安装路径写入到环境变量path中，比较方便不用自己加路径）。

可以看到Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64版本所带的Python是3.6版本的，所以接下来所安装的软件一定要是基于python3.6的版本！！！

打开CMD输入conda --version后如果出现anaconda版本号说明安装完成。

conda --version

CMD中显示出conda版本为4.5.8

2.cuda+cudnn安装

CUDA是 NVIDIA 公司的并行计算架构，该架构通过利用 GPU 的处理能力,可大幅提升计算性能。由于深度学习对计算量的要求并不低，所以在环境配置中推荐使用GPU版本的tensorflow进行计算，因此英伟达所提供的CUDA就显得比较好用了。

同样，CUDA可以到英伟达官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载到CUDA对应自己操作系统的最新版本，这里推荐下载exe离线版的（1.5G左右），因为网络版的安装包虽然小（15M），但是可能会出现无法连接数据导致安装失败。

双击安装包开始安装，这里记下所安装的CUDA的版本号是9.2，之后安装cuDNN的时候要用到。

安装选项选择自定义，组件将4个全部勾选，路径使用默认路径，一路下一步不多提。（主要是因为我已经装好了，这里不方便重新截图，就省略掉图片了）。

网上有些教程中说选择组件时只选择第一个CUDA不然安装会报错，但是经过我在Win8系统笔记本上和Win10系统台式机上的安装经验来说，不全选的话之后在运行代码时会出现无法创建Session的错误，所以我在这里推荐组件全部勾选然后安装。

安装好了CUDA之后，下一步就是安装cuDNN。同样是进入英伟达官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载cuDNN，中途需要注册和登录（可以直接用QQ扫码登录），然后点击下载对应版本的cuDNN（按照之前记下的版本，下载9.2的cuDNN）。

下载后是一个压缩包，打开后进去看到有三个文件夹，将其解压复制到CUDA的安装目录中，默认的目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2，这也就是为什么安装CUDA的时候我说选择默认路径不做修改...（改了的同学在控制面板里先卸载cuda然后重装吧 -_- ）

到这里CUDA+cuDNN的安装就完成了。

3.创建Tensorflow环境

打开CMD，在命令行中输入代码conda create -n tensorflow python=3.6，等环境分析完成后按y确认安装

conda create -n tensorflow python=3.6

安装完后，提示可以使用activate tensorflow 和deactivate tensorflow 进行tensorflow的环境启动和关闭了，那么我们执行activate tensorflow进入tensorflow的环境

activate tensorflow

然后输入conda install anaconda安装anaconda常用的函数库

conda install anaconda

有需要按 y 确认的地方就按 y 然后进行安装，不多提。

4.GPU版的Tensorflow安装

首先下载对应Python版本的tensorflow文件

同样是在CMD中，输入activate tensorflow进入tensorflow环境，然后输入pip3 install --upgrade tensorflow-gpu，遇到确认的就按 y 确认，然后等待自动下载和安装就可以了

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
//在tensorflow环境中直接输入上述代码就行（需要联网）


pip install ‪G:\安装包\tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
//如果你直接下载了对应Python的windows版文件，也可以直接在tensorflow环境中输入上述代码免去下载的不稳定（后面一部分是文件的保存路径，根据自己的保存地址做修改），但是现在windows版本的tensorflow下载地址很难找，不推荐

5.Tensorflow的安装验证

安装完成后，还是打开一个CMD窗口，输入activate tensorflow激活tensorflow环境，然后输入python，复制粘贴以下代码，如果能输出Hello，Tensorflow！就说明安装顺利完成了。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

安装完成，接下来就可以通过pycharm或者其他的IDE来编写和测试py文件了（Pycharm的安装没什么坑，一搜一大把就不多详谈了）