tensorflow+cuda+cudnn+keras遇到的一些坑。

**TensorFlow + CUDA + cuDNN + Keras 的一些坑**

在使用 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 进行深度学习模型训练时，可能会遇到一些坑。下面是我们的一些经验和解决方案。

###1. CUDA 和 cuDNN 的安装首先，我们需要确保 CUDA 和 cuDNN 已经正确安装在我们的系统上。如果你使用的是 Ubuntu 或其他 Linux 发行版，可以使用以下命令检查是否已经安装了 CUDA 和 cuDNN：

bash$ nvidia-smi$ cudnn-config -v

如果没有安装，请按照 NVIDIA 的官方指南进行安装。

###2. TensorFlow 的安装接下来，我们需要安装 TensorFlow。我们可以使用 pip 或 conda 进行安装。如果你使用的是 Ubuntu，可以使用以下命令安装：

bash$ sudo apt-get install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev hdf5-tools libatlas-base-dev$ pip3 install tensorflow-gpu

如果你使用的是 conda，可以使用以下命令安装：

bash$ conda create -n tf_env python=3.7$ conda activate tf_env$ conda install tensorflow-gpu

###3. Keras 的安装Keras 是一个高级神经网络 API，支持多种后端库，如 TensorFlow、Theano 和 CNTK。我们可以使用 pip 或 conda 进行安装。如果你使用的是 Ubuntu，可以使用以下命令安装：

bash$ pip3 install keras

如果你使用的是 conda，可以使用以下命令安装：

bash$ conda create -n keras_env python=3.7$ conda activate keras_env$ conda install keras

###4. TensorFlow + CUDA + cuDNN 的配置在使用 TensorFlow 进行深度学习模型训练时，我们需要确保 CUDA 和 cuDNN 已经正确配置。我们可以使用以下命令检查是否已经配置：

import tensorflow as tf# 检查是否使用 GPUprint(tf.test.is_gpu_available())

# 检查是否使用 cuDNNprint(tf.test.is_built_with_cuda())

如果没有配置，请按照 NVIDIA 的官方指南进行配置。

###5. Keras + TensorFlow 的配置在使用 Keras 进行深度学习模型训练时，我们需要确保 Keras 已经正确配置。我们可以使用以下命令检查是否已经配置：

from keras import backend as K# 检查是否使用 GPUprint(K.tensorflow_backend._get_available_gpus())

# 检查是否使用 cuDNNprint(tf.test.is_built_with_cuda())

如果没有配置，请按照 NVIDIA 的官方指南进行配置。

###6. TensorFlow + CUDA + cuDNN + Keras 的坑在使用 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 进行深度学习模型训练时，我们可能会遇到一些坑。下面是我们的一些经验和解决方案：

* **GPU 内存不足**:如果 GPU 内存不足，TensorFlow 将无法正常运行。在这种情况下，我们可以尝试减少 batch size 或使用更小的模型。
* **cuDNN 错误**:如果 cuDNN 错误，我们可以尝试重新安装 cuDNN 或检查是否已经正确配置。
* **Keras 错误**:如果 Keras 错误，我们可以尝试重新安装 Keras 或检查是否已经正确配置。

总之，使用 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 进行深度学习模型训练时，我们需要确保这些库已经正确安装和配置。如果遇到问题，我们可以尝试减少 batch size 或使用更小的模型。