linux安装keras+tensorflow-gpu步骤

最近刚刚开始接触深度学习,感觉需要用一下博客记录一下平时遇见的坑和解决方案。

最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的,第一次运行python代码有点激动,中间遇见了一些坑,记录一下解决方案。

最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。比如会有错误:'eras.backend' has no attribute 'contro_flow_ops'

1.创建虚拟环境,防止很多框架放在一个主目录下在后面操作中太混乱:括号是解释,运行命令的时候删除。

conda create -n Ma(虚拟环境名称)python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应,其实是不必要的,这个版本可以根据代码要求设定,比如可以3.5或3.6.)

2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本:

conda install tensorflow-gpu==1.12.0

(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)

3.安装keras

conda install keras==2.2.4

4.降低一下numpy的版本

conda numpy==1.16.0

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转载自www.cnblogs.com/iamdongyang/p/11666843.html