Autodl配置环境记录_autodl miniconda环境

1.因为使用的框架是tensorflow-gpu1.8.0以及对应的keras2.1.6，所以对应的cuda版本为9.0，autodl下miniconda内置了cuda9.0，选择服务器显卡的时候就用miniconda

2.因为miniconda里缺少一些包，所以需要自己安装框架和函数库包

3.进入终端，新建环境，在新建环境里，使用pip安装keras和tensorflow-gpu，这里使用conda安装的话，会造成tensorflow和tensorflow-gpu同时存在，也会造成Numpy库的版本多余

4.如果运行代码，发现缺少包的话，就相应的用pip安装就好了

5.tensorflow如果存在cpu版本，则会调用GPU失败，导致在跑数据的时候很慢，就是损失函数下降以及迭代一次很慢