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基于 Dell 工作站的 Tensorflow & Keras 软件及环境配置
1. 文档阐明
本文档的配置曾经在 Dell 塔式工作站 /Precision 7920 中实现实测无效，如果型号（CUDA）型号不同，配置会有肯定的偏差，具体操作以及不同型号的版本问题会在下文出现。
2. 初始条件：
在环境配置之前，下载以下软件。版本型号如下表。
| 对象 / 型号 | 备注 |
|---|---|
| Dell 塔式工作站 /Precision 7920 | win10 专业版 / Nvidia Quadro P4000 |
| 软件 | 版本 |
| Pycharm | Community 2020.3 |
| Anaconda(x64, python 3.8 version) | 3.0 |
| Visual studio 2019 | community |
2.1 初始软件下载
2.1.1 Pycharm
Download Links: Pycharm Download
下载时全副勾选即可，无需其余操作。
2.1.2 Anaconda
Download Links: Anaconda Download
在页面最底部能够发现带有 python 的 Anaconda 下载界面，点击下载即可。下载时全副勾选即可，无需其余操作。
2.1.3 Visual Studio 2019
Download Links: VS2019 Download
Q: 下载时可能会遇到的问题
下载进度条始终为 0，如下图所示
A: 解决办法
能够参见以下链接 VS 无奈下载怎么办 批改 DNS 为 114.114.114.114 即可。
3. CUDA 与 CUDNN 的下载与装置
CUDA 与 CuDNN 是与 GPU 相干的编程语言，下载版本与 GPU 型号无关。接下来将具体介绍 CUDA 如何下载以及下载什么版本。
3.1 CUDA 下载
在下载 CUDA 前，先查看本人电脑的 CUDA 反对版本，以 Precision7920 为例，关上 Nividia Control Panel（控制面板）->Help（帮忙）->system information (零碎信息) -> Component（组件）
能够查看到本人的 CUDA 版本，Precision 7920 的 CUDA 版本为 10.1。（图中为集体笔记本型号，仅作为示意图，非工作站理论信息）接下来间接进入 Nvidia 官网下载 CUDA 10.1。
CUDA Download Links： CUDA Download
下载对应版本即可，装置环节全副勾选即可。（精简装置即可应用）下载完后，能够在 Win+R -> cmd.exe 运行 nvcc --version 查看是否装置胜利。
3.2 CuDNN 下载
下载完 CUDA 后须要下载对应版本 CuDNN。CUDA10.1 对应 CuDNN 版本为 CuDNN 7.6.5，下载链接为：CUDNN Download , 留神下载该文件须要注册 Nvidia 账号，注册非常简单这里不再详述。
下载完 CuDNN 后，在桌面解压该文件夹，并将文件夹中的文件别离复制到 CUDA 门路即可。以本工作站为例：下图为 CuDNN 解压后的文件
下图为 CUDA 文件夹，将上图三个文件夹中的文件 (不是放整个文件夹) 放入下图 同名文件 即可。
具体操作见下表。
| 原始文件门路（CuDNN） | 复制文件去处（CUDA） | |
|---|---|---|
| bin | —> | CUDA/v10.1/bin |
| include | —> | CUDA/v10.1/ include |
| lib/x64 | —> | CUDA/v10.1/lib/x64 |
4. Tensorflow&Keras 下载
- 这里下载的是 Tensorflow GPU 版，版本与 CUDA/CuDNN 对应关系能够查 CUDA/CUDNN 对应关系，从此能够失去不同 CUDA 应该下载什么版本的 tensorflow。
其中版本号有稍微偏差不会影响应用，因而咱们下载 tensorflow-gpu-2.3.0
利用 cmd windows 输出以下指令
-
下载 tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu= = 2.3.0 -user - 下载 Keras
pip install keras下载过程中如果提醒有环境变量未增加，则增加下来即可。
5. 其余须要的包（如 OpenCV，EMD 等等）
能够应用相似 Keras 的下载方式。
