链接地址:https://www.python.org/
点击Downloads->windows(点击下面对应的型号)
选择对应版本和电脑型号点击下载即可:
下载成功,双击python-3.6.8-amd64.exe进行安装,注意勾选Add Python3.6 to PATH(这样勾选之后会自动设置python变量,可直接在命令行输入python命令),再点击Install Now。
1、下载并安装CUDA Toolkit 10.0(tensorflow1.15.0基于cuda10.0编译,10.1不兼容)。
链接地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
2、下载cudnn7.6.5 for cuda10.0
链接地址:https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey
下载完成后压缩包名称如下:
然后将压缩包中的bin、include、lib文件夹分别解压到如下目录:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib
3、查看cuda环境是否正常
按win+R,在运行窗口中输入cmd将其打开:
在cmd中输入nvcc -V,有如下显示则表示cuda环境安装成功:
1、更换清华源
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
输入以后发现如下问题:
pip install tensorflow-gpu==1.15.0
出现如下问题:
解决办法:
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setupTools
pip install --upgrade incremental
再次安装则显示成功:
3、安装Keras
pip install keras==2.2.5
4、安装其他库
pip install numpy scipy pillow cython matplotlib scikit-image opencv-python h5py imgaug jupyterlab
5、 测试tensorflow及keras环境
使用cmd属入python进入python交互式环境,输入import keras,有如下显示则安装成功:
本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46027947/article/details/107190011
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