服務(wù)器可用環(huán)境：
anaconda 安裝的python2.7+cuda8.0+tensorflow1.4+keras2.0.8
centos7上安裝cuda8.0:
https://blog.csdn.net/zhangtong11111/article/details/79143279
安裝tensorflow-gpu和keras：
conda install keras-gpu
小心自己搭配的tensorflow版本和keras版本不一致，有的函數(shù)會(huì)報(bào)錯(cuò)虽画。
檢測tensorflow是否在使用gpu:
import tensorflow as tf?
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
或者：
跑計(jì)算量大的代碼冤馏，通過 nvidia-smi 命令查看gpu的內(nèi)存使用量(不是一開始執(zhí)行程序就能看到的反症，要開始train網(wǎng)絡(luò)了才能看到)
開始train時(shí)，會(huì)打印包含cuda/gpu的日志：
測試python程序：
https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/81277857
Tip：
整個(gè)環(huán)境的搭建调煎，用了接近一天的時(shí)間呢，其中遇到了很多問題：
1.cuda版本
我們要選用和tensorflow相匹配的版本，剛開始我一直用的是最新版cuda10祝拯，然而每次在運(yùn)行程序時(shí)提示：沒有libcublas.so.9.0類似的錯(cuò)誤。這是因?yàn)榘姹静恢С帧Ｋ赃€是下載8.0吧佳头，大多是穩(wěn)的鹰贵。
其次，官網(wǎng)建議下載rpm的版本安裝康嘉，然而我嚴(yán)格按照官網(wǎng)安裝了碉输，還是不成功，所以還是用run文件安裝吧亭珍。按上述博主的方式安裝敷钾，沒有馬達(dá)！
2.tensorflow+keras
這倆版本也要一致的块蚌。不能差太大闰非，否則會(huì)報(bào)一些函數(shù)錯(cuò)誤。用默認(rèn)的conda install keras-gpu就可以完美安裝兩者峭范，不需要先安裝tensorflow哦财松。
3.theano+keras
keras的默認(rèn)后端是tensorflow，如果要使用theano作為后端纱控，需要安裝theano辆毡，然后進(jìn)行配置。命令如下：
安裝theano：conda install then
配置keras：vim ~/.keras/keras.json
在打開的文件中甜害，將tensorflow改為theano即可舶掖，當(dāng)然也可以支持后端cntk。
4.嚴(yán)格驗(yàn)證
一定要嚴(yán)格用命令nvcc -v驗(yàn)證cuda的正確安裝尔店。
一定要確認(rèn)tensorflow使用了gpu訓(xùn)練眨攘。
