keras安装步骤的ppt 1、ANACONDA 安装 2、Cuda及cuDNN安装 3、Tensorflow-gpu版本安装 4、Keras安装 5、Anaconda的使用 6、Keras分类示例

Tensorflow GPU 1.0版本 Linux Ubuntu Python2.7. 更多版本下载： https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.0.0

tensorflow-gpu缺少的cublas64_11.dll等.dll文件全在这了，我打包了所有的文件。

anaconda和WIN10下tensorflow-gpu的安装，网上很多其他的安装指导都容易引起各种兼容问题。已亲测可用2018-12月30日。

tensorflow gpu 使用 pip 安装 TensorFlow TensorFlow 2 软件包现已推出 • tensorflow ：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows） • tf-nightly ：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。 旧版 TensorFlow 对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的： • tensorflow==1.15 ：仅支持 CPU 的版本 • tensorflow-gpu==1.15 ： 支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows） 系统要求 • Python 3.6–3.9 ◦ 若要支持 Python 3.9，需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。 ◦ 若要支持 Python 3.8，需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。 • pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持） • Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）

tensorflow gpu - TensorFlow, CUDA and cuDNN Compatibility - 兼容版本 TensorFlow 是一个开源库，可帮助您构建机器学习和深度学习模型。它被研究人员和组织广泛用于智能应用程序库。 您在深度学习中开发的每个模型都需要性能良好的 GPU 支持环境。要在 GPU 上运行模型，我们需要在系统中安装 CUDA 和 cuDNN 驱动程序。 截至目前，TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 有很多可用版本，这可能会使开发人员或初学者感到困惑，无法选择正确的兼容组合来构建他们的开发环境。 下表列出了 CUDA、cuDNN 与 TensorFlow 的兼容版本。此列表是参考**[此处](https://www.tensorflow.org/install/source_windows)**共享的构建配置制定的。

分享一段测试TensorFlow-GPU的代码。

win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源

列出所有GPU设备，并进行GPU测试

win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源