使用 RTX 2080 Ti 配置 Win10 环境下的 TensorFlow-GPU 和 Keras 环境

Win10 + RTX 2080 Ti + CUDA 10.0 + cuDNN v7.6.5 + TensorFlow-GPU 1.12.0 + Keras 2.2.4 环境配置 本资源主要介绍了如何在 Win10 环境下配置 RTX 2080 Ti 显卡、CUDA 10.0、cuDNN v7.6.5、TensorFlow-GPU 1.12.0 和 Keras 2.2.4 环境。下面是详细的配置步骤和知识点： 一、下载 TensorFlow-GPU TensorFlow-GPU 是 TensorFlow 在 GPU 上的实现，可以大大加速机器学习和深度学习任务的计算速度。下载 TensorFlow-GPU 的地址是 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel，选择 1.12.0 版本、Python 3.6 版本、GPU 版本、CUDA 10.0 版本。 二、安装 TensorFlow-GPU 安装 TensorFlow-GPU 需要使用 pip 工具，首先需要切换到下载的文件夹，然后使用 pip install 命令安装 TensorFlow-GPU。安装完成后，可以使用 python 测试 TensorFlow-GPU 是否安装成功。 三、配置 Keras 2.2.4 Keras 是一个高级神经网络 API，能够运行于 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。配置 Keras 需要在 PyCharm 中安装 Keras 2.2.4 版本。首先需要在 PyCharm 中打开 Setting 窗口，然后在 Project Interpreter 中添加 Keras 2.2.4 版本，并指定安装目录。 四、cuDNN v7.6.5 配置 cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个 GPU 加速库，能够加速机器学习和深度学习任务的计算速度。cuDNN v7.6.5 是 cuDNN 的最新版本，需要在 CUDA 10.0 环境下安装。 五、RTX 2080 Ti 显卡配置 RTX 2080 Ti 是 NVIDIA 的一款高性能显卡，能够提供强大的计算能力和图形处理能力。在配置 RTX 2080 Ti 显卡时，需要确保 CUDA 10.0 和 cuDNN v7.6.5 已经安装成功。 六、Win10 环境配置 Win10 是 Microsoft 的一款操作系统，能够提供稳定和安全的计算环境。在配置 Win10 环境时，需要确保系统已经安装了所有必要的驱动程序和工具。 七、TensorFlow-GPU 1.12.0 知识点 TensorFlow-GPU 1.12.0 是 TensorFlow 在 GPU 上的实现，能够提供强大的计算能力和加速机器学习和深度学习任务的计算速度。TensorFlow-GPU 1.12.0 版本支持 CUDA 10.0 和 cuDNN v7.6.5。 八、Keras 2.2.4 知识点 Keras 2.2.4 是 Keras 的一个版本，能够提供高级神经网络 API 和强大的机器学习和深度学习能力。Keras 2.2.4 版本支持 TensorFlow、CNTK 和 Theano 三种机器学习框架。 九、CUDA 10.0 知识点 CUDA 10.0 是 NVIDIA 提供的一款并行计算平台，能够提供强大的计算能力和加速机器学习和深度学习任务的计算速度。CUDA 10.0 版本支持 RTX 2080 Ti 显卡和 cuDNN v7.6.5。 十、cuDNN v7.6.5 知识点 cuDNN v7.6.5 是 cuDNN 的最新版本，能够提供强大的计算能力和加速机器学习和深度学习任务的计算速度。cuDNN v7.6.5 版本支持 CUDA 10.0 和 RTX 2080 Ti 显卡。