【深度学习环境】windows平台

1.记录深度学习环境的安装
2.记录常见的环境错误
3.记录常见的linux命令

PyCharm连接远程服务器详细教程

PyCharm连接远程服务器详细教程

查看gpu状态

nvidia-smi 系列命令，查看gpu ，显存信息

(一) 知乎完整流程

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409

1. 查看自己的GPU对应什么版本的CUDA，安装CUDA
2. 根据安装的CUDA查看对应版本的cuDNN，安装cuDNN
3. 根据CUDA版本和cuDNN版本查看对应的tensorflow-gpu版本号，安装对应的版本
4. 如果有同学发现自己无法安装我ppt中提到的tensorflow-gpu=1.14.0的版本的话，可以尝试安装1.12.0版本

(二) tensorflow-gpu安装包

https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.14.0/#files

(三）conda常用的命令（Anaconda创建新的python环境）

https://blog.csdn.net/wdx1993/article/details/83660717
conda create -n dongbiao-gpu python=3.6
conda create -n dong python=3.6

pip install tensorflow_gpu-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip list查看已经安装好的tensorflow版本

activate dongbiao-gpu （激活虚拟环境）

（四）Tensorflow与Python对应关系

https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/107725590
https://blog.csdn.net/weixin_36711901/article/details/90665369（安装步骤和安装包好的帖子）
m pip install --upgrade tensorflow_gpu-1.12.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install tensorflow _gpu-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

（五）pip使用

https://blog.csdn.net/weixin_41592575/article/details/78984585
cd D:\A\software2020\Anaconda\Scripts
pip install tensorflow_gpu-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
tensorflow is not a supported wheel on this platform

（六）tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll’错误解决

https://blog.csdn.net/weixin_45342712/article/details/95751720

（七）python怎样安装whl文件

https://blog.csdn.net/qq_41556318/article/details/84981951?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

pip install numpy1.16.3 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install keras2.2.4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install keras==.2.4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
import tensorflow as tf

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite
python -m pip install --upgrade tensorflow_gpu-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip uninstall tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
python -m pip install --upgrade tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install keras==2.2.4

pip install scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install xgboost-0.72-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com