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  • 神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。 环境内容 ...

    神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置

    注意事项2020/11/5更新

    由于h5py库的更新,安装过程中会自动安装h5py=3.0.0以上的版本,会导致decode(“utf-8”)的错误!
    各位一定要在安装完tensorflow后利用命令装h5py=2.10.0!

    pip install h5py==2.10.0
    

    学习前言

    好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。
    在这里插入图片描述

    环境内容

    tensorflow-gpu:1.13.2
    keras:2.1.5
    numpy:1.17.4

    Anaconda安装

    最新版本的Anaconda没有VSCODE,如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda,百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
    链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA
    提取码: i83n

    取网上搜索Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/
    在这里插入图片描述
    下载左边的python3.7版本,64位的,下载完成后打开:
    在这里插入图片描述
    选择安装的位置,可以不安装在C盘。
    在这里插入图片描述
    我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,我用起来觉得更好用。
    在这里插入图片描述
    等待安装完之后,就安装了Anaconda了。

    下载Cudnn和CUDA

    我这里使用的是tensorflow-gpu=1.13.2,因此会用到cuda10.0,与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5,这个组合我实验过了,绝对是可以用的。

    cuda10.0官网的地址是:
    cuda10.0官网地址
    cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找7.4.1.5。
    cudnn官网地址

    官网下载是比较慢的,可以在百度云上下载,我给大家分享一手。

    链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
    提取码: 8ggr

    下载完之后得到这两个文件。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载好之后可以打开cuda_10的exe文件进行安装。
    在这里插入图片描述
    这里选择自定义。
    不
    然后直接点下一步就行了。
    在这里插入图片描述
    安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
    然后大家把Cudnn的内容进行解压。
    在这里插入图片描述
    把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
    在这里插入图片描述

    配置tensorflow环境

    Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:

    conda create –n tensorflow-gpu python=3.6
    
    activate tensorflow-gpu 
    
    pip install tensorflow-gpu==1.13.2
    
    pip install keras==2.1.5
    

    需要注意的是,如果在pip中下载安装比较慢可以换个源,可以到用户文件夹下,创建一个pip文件夹,然后在pip文件夹里创建一个txt文件。
    在这里插入图片描述
    修改txt文件的内容,并且把后缀改成ini

    [global]
    index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
    [install]
    use-mirrors =true
    mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    全部安装完成之后重启电脑。

    安装VSCODE

    我个人喜欢VSCODE……所以就安装它啦。
    打开anaconda,切换环境。
    在这里插入图片描述
    安装VSCODE,安装完就可以launch一下了,之后就可以把VScode固定到任务栏上,方便打开。
    在这里插入图片描述
    最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

    安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
    在这里插入图片描述

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  • 神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置torch环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。 环境内容 torch:1.2.0 ...

    神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置

    学习前言

    好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。
    在这里插入图片描述

    环境内容

    torch:1.2.0
    torchvision:0.4.0

    Anaconda安装

    最新版本的Anaconda没有VSCODE,如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda,百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
    链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA
    提取码: i83n

    取网上搜索Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/
    在这里插入图片描述
    下载左边的python3.7版本,64位的,下载完成后打开:
    在这里插入图片描述
    选择安装的位置,可以不安装在C盘。
    在这里插入图片描述
    我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,我用起来觉得更好用。
    在这里插入图片描述
    等待安装完之后,就安装了Anaconda了。

    下载Cudnn和CUDA

    我这里使用的是torch=1.2.0,官方推荐的Cuda版本是10.0,因此会用到cuda10.0,与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5,这个组合我实验过了,绝对是可以用的。

    cuda10.0官网的地址是:
    cuda10.0官网地址
    cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找7.4.1.5。
    cudnn官网地址

    官网下载是比较慢的,可以在百度云上下载,我给大家分享一手。

    链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
    提取码: 8ggr

    下载完之后得到这两个文件。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载好之后可以打开cuda_10的exe文件进行安装。
    在这里插入图片描述
    这里选择自定义。
    不
    然后直接点下一步就行了。
    在这里插入图片描述
    安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
    然后大家把Cudnn的内容进行解压。
    在这里插入图片描述
    把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
    在这里插入图片描述

    配置torch环境

    Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:
    创建环境:

    conda create –n pytorch python=3.6
    

    激活环境:

    activate pytorch 
    

    打开pytorch的官方安装方法:
    https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
    官网推荐的安装代码如下,我使用的是Cuda10的版本:

    # CUDA 10.0
    pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    
    # CUDA 9.2
    pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    
    # CPU only
    pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    需要注意的是,直接这样安装似乎特别慢,因此我们可以进入如下网址:
    https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    找到自己需要的轮子下载。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载的时候使用迅雷下载就行了,速度还是比较快的!

    下载完成后找到安装路径:
    在这里插入图片描述
    在cmd定位过来后利用文件全名进行安装就行了!
    在这里插入图片描述
    这里我也传一个百度网盘的版本。
    链接: https://pan.baidu.com/s/14-QVk7Kb_CVwaVZxVPIgtw
    提取码: rg2e
    全部安装完成之后重启电脑。

    安装VSCODE

    我个人喜欢VSCODE……所以就安装它啦。
    打开anaconda,切换环境。
    在这里插入图片描述
    安装VSCODE,安装完就可以launch一下了,之后就可以把VScode固定到任务栏上,方便打开。
    在这里插入图片描述
    最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

    安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 神经网络学习小记录54——windows下的tensorflow-gpu=2.2.0环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言 TF2的环境配置视频也弄一下吧 环境内容 tensorflow-gpu:...

    神经网络学习小记录54——windows下的tensorflow-gpu=2.2.0环境配置

    学习前言

    TF2的环境配置视频也弄一下吧
    在这里插入图片描述

    环境内容

    tensorflow-gpu:2.2.0
    无需装keras,tensorflow因为自带了。

    Anaconda安装

    最新版本的Anaconda没有VSCODE,如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda,百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
    链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA
    提取码: i83n

    取网上搜索Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/
    在这里插入图片描述
    点击download。
    在这里插入图片描述
    下载左边的64位的,下载完成后打开:
    在这里插入图片描述
    选择安装的位置,可以不安装在C盘。
    在这里插入图片描述
    我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,我用起来觉得更好用。
    在这里插入图片描述
    等待安装完之后,就安装了Anaconda了。

    下载Cudnn和CUDA

    我这里使用的是tensorflow-gpu=2.2.0,因此会用到cuda10.1,与cuda10.1对应的cudnn是7.6.5.32,这个组合我实验过了,绝对是可以用的。

    cuda10.1官网的地址是:
    cuda10.1官网地址
    cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找7.6.5。
    cudnn官网地址

    官网下载是比较慢的,可以在百度云上下载,我给大家分享一手。

    链接: https://pan.baidu.com/s/1kExUPePLanlKvkhgPiEy3g
    提取码: w5m7

    下载完之后得到这两个文件。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载好之后可以打开cuda_10的exe文件进行安装。
    在这里插入图片描述
    这里选择自定义。
    不
    然后直接点下一步就行了。
    在这里插入图片描述
    安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
    然后大家把Cudnn的内容进行解压。
    在这里插入图片描述
    把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
    在这里插入图片描述

    配置tensorflow环境

    Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:

    conda create –n tensorflow2 python=3.7
    
    activate tensorflow2 
    
    pip install tensorflow-gpu==2.2.0
    

    需要注意的是,如果在pip中下载安装比较慢可以换个源,可以到用户文件夹下,创建一个pip文件夹,然后在pip文件夹里创建一个txt文件。
    在这里插入图片描述
    修改txt文件的内容,并且把后缀改成ini

    [global]
    index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
    [install]
    use-mirrors =true
    mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    全部安装完成之后重启电脑。

    安装VSCODE

    我个人喜欢VSCODE……所以就安装它啦。
    打开anaconda,切换环境。
    在这里插入图片描述
    安装VSCODE,安装完就可以launch一下了,之后就可以把VScode固定到任务栏上,方便打开。
    在这里插入图片描述
    最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

    安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
    在这里插入图片描述

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    测试环境(UAT):一般是克隆一份生产环境的配置,一个程序在测试环境工作不正常,那么肯定不能把它发布到生产机上。

    生产环境(PROD):是指正式提供对外服务的,一般会关掉错误报告,打开错误日志。可以理解为包含所有的功能的环境,任何项目所使用的环境都以这个为基础,然后根据客户的个性化需求来做调整或者修改。


    三个环境也可以说是系统开发的三个阶段:开发->测试->上线,其中生产环境也就是通常说的真实环境。

    UAT环境:UAT,(User Acceptance Test),用户接受度测试 即验收测试,所以UAT环境主要是用来作为客户体验的环境。

    仿真环境:顾名思义是和真正使用的环境一样的环境(即已经出售给客户的系统所在环境,也成为商用环境),所有的配置,页面展示等都应该和商家正在使用的一样,差别只在环境的性能方面。

     

    什么是 开发环境、测试环境、生产环境、UAT环境、仿真环境

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