keras安装与配置指南,keras下载安装教程
这里需要说明的是，作者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究，一方面过于依赖Windows对应的框架搭建，社区设置不完整；另一方面，Linux对显卡支持、内存释放、存储空间调整等硬件功能的支持更好。如果你是Linux环境的新手，而大多数开发环境在Windows下操作更方便，希望这篇文章对你有所帮助。
计算机硬件配置说明推荐配置如果你是在校大学生或高级研究员，实验室或个人资金充裕，建议你采用以下配置：
主板：X299型号或Z270型号CPU: i7-6950X或i7-7700K及以上高级型号内存：品牌内存，总容量32G以上，按主板由4通道或8通道SSD组成：品牌固态硬盘，256G以上容量显卡：英伟达GTX泰坦(XP)英伟达GTX 1080Ti、英伟达GTX泰坦、英伟达GTX 1080、英伟达GTX 1070、英伟达GTX 111比如X299主板最多可以用4块显卡)电源：由主机容量决定。一般显卡总容量加起来之后可以是最低配置。如果你只是用来自学或者代码调试，或者由于条件限制只能利用你现有的设备进行开发，那么你的电脑至少要满足以下要求：
CPU:Intel第三代i5、i7系列产品或同等性能内存的AMD产品：4G以上CPU总容量说明目前大部分CPU都支持多核多线程，所以如果使用CPU加速，可以使用多线程运行。这一优势对于服务器CPU志强系列尤为关键。显卡说明如果你的显卡不是英伟达的产品，或者英伟达GTX系列中型号的第一位数低于6或者英伟达GT系列，不建议你使用这种显卡来加快计算速度，比如英伟达GT 910，英伟达GTX 460等如果你的显卡是笔记本中的GTX移动显卡(型号后面有M标志)，请谨慎使用显卡加速，因为移动GPU容易过热烧毁。如果你的显卡显示的是HD5000、ATI 5650等类型的显卡，那就只能用CPU加速了。如果你的图形芯片是Pascal架构(英伟达GTX 1080，英伟达GTX 1070等。)，在后续配置中只能选择CUDA 8.0作为基础开发环境。1.微软Windows版本关于Windows的版本选择，我强烈建议部分高性能新机采用Windows 10作为基础环境，部分老笔记本或低性能机采用Windows 7。本文中的环境将描述为Windows 10作为开发环境。对于Windows 10的发布版本选择，笔者建议使用Windows _ 10 _ Enterprise _ 2016 _ LTSB _ x64作为基础环境。
在这里，我向MSDN推荐它，并告诉你下载它。我还要感谢作者，感谢国内杰出的作家龙雪沃尔夫的前辈们做出的贡献和牺牲。
直接贴热链接，复制粘贴下载：
ed2k:// File CN _ Windows _ 10 _ Enterprise _ 2016 _ LTSB _ x64 _ DVD _ 9060409。ISO 3821895680 ff 17 ff 2d 5919 E3 a 560151 BBC 11 c 399d 1 /2。编译环境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3
CUDA编译器是微软Visual Studio，版本从2010年到2015年。cuda8.0只支持2015版本，暂时不支持VS2017。本文采用Visual Studio 2015 Update 3。
还直接贴雷热链：
ed2k:// file cn _ visual _ studio _ professional _ 2015 _ with _ update _ 3 _ x86 _ x64 _ DVD _ 8923256 . iso 7745202176 DD 35 d3d 169d 553224 be 5 FB 44 e 074 ed5 e /
3.python环境python环境建设推荐使用科学计算集成Python版本Anaconda。Anaconda是一个非常适合科学计算的Python版本，里面集成了很多优秀的科学计算Python库。
建议安装Anconda 3的4.2.0版本。目前新python3.6存在一些不兼容问题，建议安装版本历史4.2.0注意：windows版本下的tensorflow暂时不支持python2.7。
下载地址：Anaconda
4.CUDA(不需要安装CPU版本)
DataToolkit是NVIDIA为GPU编程提供的基础工具包，也是驱动显卡计算的核心技术工具。
直接装CUDA8.0就行了
下载地址：https://d
在下载之后，按照步骤安装，不建议新手修改安装目录,同上，环境不需要配置，安装程序会自动配置好。
6.加速库加速库从官网下载需要注册显卡开发者账号，网盘搜索一般也能找到。
Windows操作系统操作系统目前最新版v6.0，但是深度学习尚未支持此版本，请下载v5.1版本，即cudnn-8.0-win-x64-v5.1.zip。
下载解压出来是名为库达的文件夹，里面有玩命的棒棒糖、包含、lib、将三个文件夹复制到安装库达的地方覆盖对应文件夹，默认文件夹在：C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包CUDA 8.0
克拉斯框架搭建安装在煤矿管理局命令行或者管理员中输入：
# GPU版本点安装-升级tensorflow-gpu# CPU版本点安装-升级tensorflow# Keras安装点安装喀拉斯-乌-普雷之后可以验证深度学习是否安装成功，在命令行中输入计算机编程语言命令进入计算机编程语言变成命令行环境：
使用张量流后端导入喀拉苏辛.I c:\ TF _ Jenkins \ home \ workspace \ release-win \ device \ GPU \ OS \ windows \ tensor flow \ stream _ executor \ DSO _ loader。抄送：135]成功打开库达库库布拉斯64 _ 80。dll本地I c:\ TF _ Jenkins \ home \ workspace \ release-win \ device \ GPU \ OS \ windows \ tensor flow \ stream _ executor \ DSO _ loader。抄送：135]成功打开库达库cud nn 64 _ 5。dll本地I:\ c没有报错，那么克拉斯就已经成功安装了
克拉斯中手写数字识别数据集测试
下载克拉斯开发包城市安装git git克隆https://github.com/fchollet/keras.git CD keras/examples/python mnist _ MLP。巴拉圭程序无错进行，至此，keras安装完成。
克拉斯中文文档地址
gjdcc(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。