摘要:檢查目錄以及其下的目錄是否被添加進環境變量。導入版本時,提示缺少模塊,用的函數繪制模型失敗八成是沒有安裝下面兩個包里面的無法識別八成是安裝了加速版的,此版本支持的核心,把改成進時提示找不到解壓直接覆蓋目錄的文件夾。
L.C.提醒我補上配置的坑
1.配置gpu版本的keras(tensorflow/theano)真xx難!對計算的時間要求不高,就弄個cpu慢吞吞訓練算了,怎么安裝cpu版本的深度學習框架?
so fxxking easy!
官網(或清華大學鏡像站點)下載anaconda安裝,之后在命令行輸入以下代碼:
pip install theano; #pip install tensorflow; #選擇theano或者tensorflow pip install keras
done!
要注意的是,如果使用tensorflow作為backend,就要下載python 3.5.2 對應的anaconda版本,記得是anaconda3 4.2.0
2.安裝gpu版本的keras后,提示can not find g++.exe(或者類似差不多意思的error)
首先可能是沒正確安裝g++,再次在cmd輸入:
conda install mingw libpython
如果提示已經satisfied,說明不是因為這個問題。檢查mingw目錄以及其下的bin、lib目錄是否被添加進環境變量。
3.導入gpu版本keras(theano/tensorflow)時,提示缺少pygpu模塊
no hesitating,tap in:
pip install pygpu
4.用keras的plot_mode函數繪制模型summary失敗
八成是沒有安裝下面兩個包:
pip install pydot pip install graphviz
5..theanorc.txt里面的"device = gpu"無法識別
八成是安裝了加速版的theano,此版本支持nvidia的cuda核心,把"device = gpu"改成"device = cuda"
6.import進keras時提示找不到cudnn
解壓cudnn直接覆蓋cuda目錄的文件夾。
7.如果使用theano作為beckend,記得手動調整keras的configuration文件里面的backend項
8.import tensorflow時顯示有lib、dll加載不了
找到cuda的安裝目錄,把v8.0文件夾下面所有的子文件夾目錄添加進環境變量
9.couldn"t open CUDA library xxxxxxx.dll
在cuda安裝目錄下搜這個找不到的文件,拷貝到已經添加環境變量的文件夾里
10.用什么交互式界面編寫keras程序比較好?
jupyter notebook
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