keras配置（WIN10/GPU版本）

原来在大神的带领下配置过 tensorflow + keras 的环境。重装了电脑。自己又配了一次。

这个配置的是GPU版本的tensorflow（运算快）。所以需要安装显卡驱动cuda和运算平台cudaa。之后再python环境下安装tensorflow 和 keras。过程中有不少弯路，所以把步骤记录下来。

安装 Anaconda3

官网直接下载安装。

创建虚拟环境

输入

conda create -n tensorflow python=3.5

激活

activate tensorflow

关闭

deactivate tensorflow

安装Visual Studio

传统安装方法，这里不安装会在安装cuda的时候提示。

安装GPU驱动

cuda

传统安装方式，不赘述

安装 cudnn

解压，得到一个

cuda

文件夹，里面包含三个文件夹

bin

、

include

、

lib

。拷贝到cuda的安装目录下，并且把两个其中的两个路径添加到系统环境变量中。

* cuda安装目录在

C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v8.0

* 两个需要添加的路径

*

C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v8.0\bin

*

C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v8.0\lib\x64

安装Tensorflow

激活python虚拟环境

activate tensorflow

安装

这里安装的是GPU版本。更过细节可以参考Tensorflow中文社区。

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl[/code] 
安装两个依赖包
两个包分别是
numpy
、
scipy
。

下载网站（http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ）。

cd
切换到文件位置，通过
pip命令
安装。

numpy-1.13.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install scipy‑0.19.1‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl


安装 kears
更改软件源以提高下载速度

pip install keras -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com


配置 PyCharm
重要的是在PyCharm新建工程的时候选择虚拟环境。



测试
复制一个开源的Gan网络代码。测试一下GPU的运算效果。



完善bug
报错提示缺少
matplotlib
包。在命令行中通过pip安装(要激活虚拟环境)

pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com


之后可以正常运行，证明环境搭建完成！！！