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windows 10 Anaconda NVIDIA下深度学习环境的搭建

已有 633 次阅读 2019-10-3 20:05 |系统分类:科研笔记

费了九牛二虎之力终于把深度学习环境给搭建好了。现在讲学习的过程分享给大家。


anaconda的安装

使用镜像下载更快。

镜像网站安装推荐。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

添加特定源,更新更舒畅。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

conda config --set show_channel_urls yes

查看更新源配置
conda config --show channels


安装必要的库

按照必要环境

tensorflow-gpu 
install mingw libpython 
keras


windows下Path环境变量太大的问题
解决办法是新建一个变量,比如EPath,然后将部分比较长的变量,放入其中。删除Path中已经放在EPath的变量,然后在Path加入%Epath%变量。在cmd命令中,输入Path,检查修改是否生效或成功。


网易邮箱,foxmail客户端报错554,需要在发邮件的时候,抄送一份给自己即可。


Python更新中出现的,无法定位程序输入点 OPENSSL_sk_new_reserve 于动态链接库,解决方案,替换掉不同日期的文件,具体文件见无法定位程序输入点

ImportError: cannot import name 'abs'报错,解决方案见解决 ImportError: cannot import name 'abs'


Cunda下载官网地址

cuDNN深度神经网络网址


相关文献支持,遇到的一些问题:

Vmware workstation与Hyper-v不兼容的解决方法

win10企业版永久激活方法

win10自带家庭版怎么升到旗舰版

win10企业版永久激活方法

深度学习环境搭建win+python+tensorflow1.5+CUDA9.0+cuDNN7.0

Windows+Anaconda下搭建Keras环境


The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.解决方案报错The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions的解决方案

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'import tensorflow as tf


深度学习中,默认加载远程数据集,因为亚马逊官网被污染,使用站长之家查找到ip,替换后,使用下载工具下载好,然后将软件包放到该文件夹下:
C:\Users\zl.keras\datasets
修改命令为:
mnist.load_data(path="mnist.zip")
就可以使用本地数据集啦

参考文献,the alternative to from keras.datasets import mnist




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