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第二节 Keras简介与使用（第2页）

（6）输出

输出是给出深度学习最终结果的部分。例如，通过输出0和1来表示蘑菇是否有毒，0表示有毒，而1表示可食用。

使用Keras同样需要安装。在Window下安装Keras并不麻烦，但是由于Keras需要TensorFlow的支持，所以安装Keras之前需要先安装TensorFlow。TensorFlow有CPU版和GPU版两种选择，首先需要判断你的设备是否支持显卡计算，这就决定了你需要安装哪一种TensorFlow。可通过英伟达（NVIDIA）官网查询支持显卡计算的显卡列表。如你的显卡出现在列表中，建议安装GPU版，因为在很多情况下，这会大大加速计算过程。否则只能安装CPU版。

在Windows10中，可通过“设备管理器”查看显卡型号，如图7-3所示。其中在显示适配器（GPU）中可以看到计算机的显卡型号。以图7-3为例，显示该机器有两块显卡，一块是Intel自带的显卡G620，一块是X1060，其中第二块显卡是支持GPU计算的。如果想使用它，就需要安装GPU版的TensorFlow。

图7-3设备管理器示意图（突出显示的部分就是显卡）

因为sorFlow安装更简单，所以下面以GPU版为例说明安装过程。在Windows中，Keras的整个安装过程比较复杂，一共分成9步，且顺序不能随意改变。具体步骤如下。

①下载并安装Python发行版，如WinPython或者Anada，具体细节可以参考第二章。

②为了加快安装过程中所需模块的下载速度，请添加国内镜像。以添加清华大学提供的镜像源为例，在用户文件夹C：Usersmath（math是笔者计算机上的目录名称）建立pip。ini文件。

[global]

&ps：mirrors。tuna。tsinghua。edu。

[install]

trusted-host=https：mirrors。tuna。tsinghua。edu。

③非常重要的是，GPU计算需要利用C++，这需要下载VisualStudio2015（注意，在本书编写过程中，该版本是最适合的，不要安装更高版本），图7-4显示了安装过程。

图7-4VisualStudiounity安装

④接下来从NVIDIA的开发者网站下载CUDA并安装，需要注意TensorFlow1。7对应的CUDA版本是9。0（不要下载9。1版本）。而如果安装的是TensorFlow1。2，则需要安装CUDA8。0。

⑤接下来安装7。1，它也可以从NVIDIA开发者网站下载。将下载的解压，解压后有三个文件夹，分别是bin、include和lib，将它们放到ProgramFilesNVIDIAGPUputingTookitCUDAv9。0中，如图7-5所示。

图7-5配置示意图

⑥安装GPU版的TensorFlow。从TensorFlow官网下载最新的GPU版本，通过在命令行窗口输入

pipinstalltenspu-1。7。0-cp36-_amd64。whl

安装所需的GPU版TensorFlow。

这里tenspu-1。7。0-cp36-_amd64。whl是下载的文件名，其中的1。7。0是版本号，版本不同会有所区别。

某些情况下可能需要更新pip，这可以通过如下命令实现

python-mpipinstall–upgradepip

图7-6显示的就是安装TensorFlow的过程。

图7-6安装GPU版TensorFlow

⑦接下来通过下述方式查看TensorFlow是否安装完成。

In[45]：fromTensorFlow。Pythodevice_libas

_device_lib

In[46]：local_device_protos=_device_lib。list_local