2、深度学习环境搭建与常用框架入门指南

深度学习环境搭建与常用框架入门指南

在深度学习领域，拥有合适的计算资源和环境是开展工作的基础。本文将详细介绍如何在 Google Cloud Platform 上设置 GPU 配额，以及安装 CUDA、cuDNN、Anaconda 等必要工具，同时还会介绍 TensorFlow、Keras、PyTorch、CNTK 和 MXNet 等常用深度学习框架的使用方法。

1. 设置 GPU 配额与创建 GPU 实例

在 Google Cloud Platform 上使用 GPU 实例，首先需要增加 GPU 配额。具体步骤如下：
1. 选择项目与过滤器 ：选择你要使用的项目，并相应地应用指标和区域过滤器。此时，GPU 实例应该会显示出来。
2. 更改配额 ：选择你要更改的配额，点击“EDIT QUOTAS”，并按照步骤操作。
3. 确认配额增加 ：当你的配额增加后，你会收到一封电子邮件确认。
4. 创建 GPU 实例 ：之后，你可以创建一个支持 GPU 的机器。
5. 允许网络流量 ：在启动机器时，如果你想使用 Jupyter Notebook，请确保勾选“Allow HTTP traffic”和“Allow HTTPs traffic”框。

2. 安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA 工具包专为 GPU 加速应用程序设计，而 cuDNN 库则可以加速深度学习中的卷积、池化和激活等操作。安装步骤如下：
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