概述
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
最后
以上就是开朗鸡翅为你收集整理的keras 升级_keras环境配置填坑(持续更新)的全部内容,希望文章能够帮你解决keras 升级_keras环境配置填坑(持续更新)所遇到的程序开发问题。
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