- 初心者の深さ方向のI大学院を画像処理の研究。間違っている場合は、私は私とポインティング前任者または2で負担するあなたを促します。
=============================================
なぜインストールします。
実際には、中・深さが根底にあるCPUのためのIの使用kerasフレームワークは、最も基本的なFCN32、FCN8、UNET、SEGNET、DEEPLABV-2-ピア・モデルを実行する前に、研究（個人の理解）へのエントリの深さの兆候とみなさGPUを学びますより多くの時間が、最終的にあなたのラップトップ上に実行され、研修（I = 50エポックを訓練されたすべての時間）を完了することができるようになります。
Iデコード層に紙モデル、混合空洞畳み込みASPP組み合わせるbasemodelとして論文segnet101、緻密なアップサンプリングに使用するまで。。。とにかく、私の意見では、それは非常に複雑でした。しかし、使用されるモデルは、私が使用していなかった、mxnetフレームワークで、コードが、私はコーデック層のフレームワークに変更kerasにコアコードをつかんだので、とてもいい曲（おそらく私が調理しています）ではありませんが、私の中にあまりにも多くの訓練、CPUのとき期待準備ができて、これは私のGPUは、インストールを停止しない始めました。
インストール方法：
インストールは、私はいくつかの部分に分け手順：
図1に示すように、コンピュータ駆動のグラフィック表示、および対応する実装CUDA cudnn
図2に示すように、構成anacoda環境は、パイソン、tensorflow-GPUとkerasの対応バージョンをインストール
実際には、一見単純な、たった2つのステップが、実際にはかなり面倒だった、私は多くの時間を置きます。
今、私は次の2つのステップに焦点を当て、私はピットを強化しているしようとすると、我々はについて話します！
大学の新入生私はコンピュータを買ったときに、グラフィックスカードはまだ、使用可能であるGTX960M
：、ドライバーのバージョンがCUDAのバージョンに対応する参照の下の対応表を添付して、オープンNVDIAインタフェース - 「右クリック - 」だから最初のデスクトップ上でクリックしてください
（赤い円が383.54覆われています）
ホワイトコンピュータドライブは、ダウンロードCUDA9.0ので、ダウンロードは参照し、391.25であるhttps://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/86696311
そこで、今回は、そのようなサードパーティのヘルプダウンロード漢（あなたのプロダクト、あなたファインケミカル）を探しているなどのリソースを見つけることを学んだので、私は対応CUDNNをダウンロードするためのリソースを見つけた後、それを言っていない、それはラインではないと思われるダウンロードするには、最近の公式サイトをダウンロード以下、対応するwindows10フィギュア（あなたの電子メールを残すコメント欄の必要性）：
そして、三つのファイルがあるフォルダを開きます。
CUDAに対応したフォルダの内容をコピーするには、これら3つのファイル、フォルダ、内容が繰り返されることはありません。ショーの下にファイルパスがCUDAに対応
CUDAファイルが構成され、環境変数のパスを設定した後に続いて、およそ自己検査の環境変数のメソッドを設定し、プライベートの手紙やコメントを理解していません。
第二段階を開始する前に、ドライブは、好ましくは更新される（長すぎる問題を防止するために更新されない）、デバイスマネージャを更新する駆動方法 - 「表示設定のポイント - 」プロパティを開く - 「アップデート駆動手段 - 」自動検索
ステップ1は完了です！
ブログハ下記の2番目のステップ！
