《Keras深度学习实战》—1.4.2　怎么做

1.4.2　怎么做

1.运行以下命令以update和upgrade操作系统：

2.安装gcc编译器并配置工具：

安装cuda

1.执行以下命令安装cuda：

2.运行以下基本程序检查cuda是否成功安装：

3.完成本地编译后运行一个cuda样例：

4.编译并运行样例：

你将看到类似下述列表的输出：

5.接下来安装cudnn，这是一个来自NVIDIA的深度学习库，访问https://developer.nvidia.com/cudnn以找到更多相关信息。

安装cudnn

1.从NVIDIA网站（https://developer.nvidia.com/rdp/assets/cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga-tgz）下载cudnn并解压缩二进制文件：

请注意，执行这一步需要有一个NVIDIA开发者账户。

将下载的.tgz文件解压缩后，会获得以下输出：

2.将这些文件复制到/usr/local文件夹，如下所示：

安装NVIDIA CUDA分析工具与界面开发文件

使用以下代码安装TensorFlow GPU安装所需的NVIDIA CUDA分析工具与界面开发文件：

安装GPU版本的TensorFlow

执行以下命令以安装GPU版本的TensorFlow：

安装Keras

对于Keras，使用示例命令，与用于GPU的安装命令类似：

本小节中，我们学习了如何在配置了CUDA和cuDNN的TensorFlow（GPU版本）的基础上安装Keras。