Keras學習環境配置-GPU加速版（Ubuntu 16.04 + CUDA8.0 + cuDNN6.0 + Tensorflow)

        本文是個人對Keras深度學習框架配置的總結，不周之處請指出，謝謝！

        1. 首先，我們需要安裝Ubuntu操作系統（Windows下也行），這里使用Ubuntu16.04版本:

        2. 安裝好Ubuntu16.04之后，需要對系統進行初始化設置及更新：

        打開終端輸入：

　　 系統升級：

        →~ sudo apt-get update

        →~ sudo apt-get upgrade

        安裝基礎依賴庫：

        →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

        →~ sudo apt-get install setuptools wheel python-numpy python-scipy python-matplotlib

        3. 安裝CUDA開發環境

        下載CUDA8.0：

        打開終端，切換到下載目錄：

        →~ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

        →~ sudo apt-get update

        →~ sudo apt-get install cuda

        安裝完成后，配置CUDA路徑：

        →~ sudo gedit /etc/profile

        在profile文件末尾回車添加（注意：如果使用的不是8.0版本需要修改版本號）：

        →~ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

        →~ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

        →~ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

        修改之后：

        →~ source /etc/profile

        驗證是否配置成功：

        →~ nvcc -V

        出現下面的信息即成功：

 

        4. 安裝cuDNN加速庫

        本文采用的是CUDA8.0，對應的安裝cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz。下載解壓出來是名為cuda的文件夾，里面有bin、include、lib，將三個文件夾復制到安裝CUDA的地方覆蓋對應文件夾：

        →~ cd /home/..../cudnn/

        →~ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
        →~ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

        →~ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

        5. 安裝Keras框架

        →~ sudo pip install scikit-learn scikit-image

        →~ sudo pip install tensorflow-gpu  # GPU加速版

        →~ sudo pip install keras

        在終端中驗證是否安裝成功：

        →~ import tensorflow

        →~ import keras

        如果不報錯，即配置成功！