本人研究生一名~初学深度学习图像处理方向。如有错误，恳请各位前辈们多多包涵并指点一二。
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为何安装：
其实用GPU进行深度学习算是深度学习入门的一个标志（个人理解），本人之前用keras框架以CPU为底层跑了最最最基本的FCN32、FCN8、UNET、SEGNET、DEEPLABV-2等模型，虽然用的时间比较多，但是终究能在自己笔记本上跑起来并完成训练（我每次训练epoch=50）。
直到我使用了一篇论文中的模型，该论文以segnet101为basemodel，结合混合空洞卷积ASPP，并以dense upsampling为解码层。。。反正在我看来已经无比复杂了。但该模型用的是mxnet框架，我并不会使用，且代码不是很好调（可能我很菜），于是我抓住核心代码修改成了以keras为框架的编码解码层，但就在我满怀期待的准备好训练时，cpu吃不消了,这才开始我的不休止的GPU安装。
如何安装:
安装步骤我分为几个部分：
1、查看电脑显卡的驱动，对应安装cuda以及cudnn
2、配置anacoda环境，安装对应版本的python，tensorflow-gpu和keras
其实看似简单，只有两个步骤，实则还是挺费事的，装了好多遍。
下面我重点讲解下这两个步骤，尽量把我踩过的坑都和大家说说！
我电脑时本科大一时候买的，显卡是GTX960M，还算能用的
所以先 点击桌面-》点击右键-》打开NVDIA界面，查看Driver Version对应的CUDA版本，下面附上一张对应表：
（红圈遮盖的是383.54）
小白电脑驱动是391.25，所以下载CUDA9.0，下载地址可以参考https://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/86696311
然后下载，最近的官网下载好像不得行了，所以这个时候学会找资源，比如找第三方帮忙下载啥的（你品，你细品），不用我多说啦，找到资源后下载对应的CUDNN，对应windows10的如下图（需要的评论区留下你的邮箱）：
然后打开文件夹有三个文件：
将这三个文件夹下的文件拷贝到cuda对应文件夹下的内容，内容不会重复：下图为cuda对应的文件路径
然后将cuda文件都配置好后，设置环境变量和path，设置环境变量方法自查一下，不懂的私信或评论。
在开始第二步前，最好进行更新驱动（防止太久没更新出现问题），更新驱动的方法打开设备管理器-》点显示器配置-》点开属性-》更新驱动装置-》自动搜索
步骤1就完成啦！
第二步见下一篇博客哈！
