keras及tensorflow-gpu安装

本文介绍如何使用Anaconda环境安装TensorFlow GPU版本及Keras GPU版本,确保Python版本为3.5或3.6,适用于深度学习项目。
  1. 安装anaconda (tensorflow只支持python3.5、3.6)
  2. 先安装tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu
  3. 再安装keras conda install keras-gpu
  4. 测试在这里插入图片描述
### 配置和使用 TensorFlow GPU 版本 为了在 Keras 中配置和使用 TensorFlow GPU 版本,需要创建合适的 Conda 虚拟环境并安装必要的依赖项。对于 TensorFlow 2.0 及更高版本而言,由于其已经集成了 Keras,因此无需单独安装 Keras。 #### 创建 Conda 虚拟环境 首先,在命令提示符下执行如下操作来建立一个新的 Python 环境: ```bash conda create -n keras-gpu python=3.8 ``` 接着激活该新创建的环境: ```bash conda activate keras-gpu ``` #### 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 考虑到不同硬件可能支持不同的 CUDA 版本,建议查阅 NVIDIA 的官方文档确认所使用的显卡兼容的最大 CUDA 版本。之后通过下面指令安装相应版本的 `cudatoolkit` 和 `cudnn`: ```bash conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1 ``` 这里选择了较新的稳定版组合作为例子;实际应用时应依据个人情况调整具体数值[^3]。 #### 安装 TensorFlow GPU 支持库 完成上述准备工作后,可以通过 Pip 来获取带有 GPU 加速功能的 TensorFlow 库: ```bash pip install tensorflow==2.7 ``` 此命令会自动拉取适用于当前系统的二进制文件,并处理好所有必需的依赖关系[^5]。 #### 测试 GPU 是否正常工作 最后一步是在 Python 解释器内部验证 GPU 设备是否被成功识别。打开交互式的 Python shell 并运行以下测试代码片段: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) tf.test.is_built_with_cuda() ``` 如果一切顺利的话,这段程序应该报告至少有一个可用的 GPU 设备,并返回 True 表明 TensorFlow 已经编译了对 CUDA 的支持。
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