keras安装 ubuntu 下载Ubuntu

这篇文章给大家聊聊关于keras安装 ubuntu，以及下载Ubuntu对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型

Keras是提供一些高可用的 Python API，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow或者 Theano。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。

在这个教程中，我们将学习以下几个方面：

为什么选择 Keras？为什么 Keras被认为是深度学习的未来？

在Ubuntu上面一步一步安装Keras。

Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。

了解 Keras序列模型

4.1实际例子讲解线性回归问题

使用 Keras保存和回复预训练的模型

Keras API

6.1使用Keras API开发VGG卷积神经网络

6.2使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。

Nvidia Jetson Nano B01初体验

在探索AI领域的过程中，Nvidia Jetson Nano（简称Nano）作为一款搭载Cortex A57、128核Maxwell GPU和4G LPDDR内存的AI套件，凭借其出色的性能和广泛的支持框架，吸引了众多玩家和AI学习者的关注。然而，伴随时间的推移，Nano的价格从最初的1300元一路攀升至2499元，价格的波动并未影响其在AI领域的地位。尽管如此，Nano以其强大的硬件配置，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流框架的能力，以及提供472GFLOP算力的性能，使其成为AI领域中不可多得的利器。

为了深入了解Nano，张小白首先通过Nivida 2022冬季训练营下载了CUDA On ARM的Nano版镜像，并借助Windows11环境下的balenaEtcher软件，完成了Nano镜像的制作。接着，张小白使用一张64G的TF卡，通过balenaEtcher软件进行刷机，耐心等待刷机过程的完成。

打开Nano的包装，张小白发现了一个由黑色包装袋包裹的全新设备。设备正面和反面的包装盒显示了Nano的基本信息。打开包装后，张小白将Nano主板安装入亚克力板中进行保护，同时将额外购买的无线网卡插入主板右侧的插槽，并用螺丝固定。在组装过程中，张小白将无线网卡、鼠标、键盘、电源线和视频线等设备连接到Nano上，准备进行启动。

启动Nano后，张小白发现系统启动过程出现了问题，用户名、密码信息未知，且无法确定错误类型。为了进一步解决问题，张小白决定重新从官网下载Jetpack 4.6的SD卡镜像，使用Etcher软件进行制作，并用32G的TF卡进行测试。在尝试多种方法后，张小白最终通过重新配置软件和网络环境，成功启动了Nano系统。

进入Ubuntu安装界面后，张小白按照提示完成了语言设置、键盘配置、时区设置等操作，并输入用户名密码进行登录。在完成分区大小的选择后，张小白删除了无用的启动分区，并配置了Nvpmodel选择缺省MAXN，等待系统配置过程的完成。系统重启后，张小白进入了Ubuntu的图形界面，但由于字太小看不清，他转而通过路由器查看IP地址，并使用MobaXterm登录Nano。

为了确保Nano的软件环境，张小白执行了apt更新命令，以确保系统软件的最新状态。接着，张小白安装了curl、nano、pip等软件，通过curl命令下载并安装了get-pip.py，解决了Python版本不匹配的问题，最终成功安装了所有所需的软件。在配置过程中，张小白遇到了一些错误，但通过调整依赖包和重新安装，最终解决了问题。

张小白发现Nano已经预装了CUDA10.2、cuDNN、openCV4.1.1、visionworks等软件，并且在配置nvcc后，成功运行了mnistCUDNN示例程序。在安装TensorFlow所需依赖后，张小白安装了TensorFlow 1.15，通过尝试和调整，最终成功验证了TensorFlow的安装。

在安装Keras后，张小白通过修改代码适应TensorFlow的版本，成功训练了LeNet网络，并在训练过程中观察了模型性能的提升。最后，张小白安装了jtop，通过此工具实时监控Nano的使用情况，至此，Nano的初体验告一段落。

在Ubuntu 22上编译安装R语言环境

在Ubuntu 22版本上，安装和配置R语言环境是一项细致的工作，本文将逐步指导你完成R-4.4.0的编译安装，以及RStudio Server和Shiny Server的部署。由于默认apt包管理器提供的R版本较低，我们首先需要检查和安装必要的编译工具，如gcc 11和fortran编译器。

在编译R-4.4.0之前，确保libicu73和libiconv两个库需要从源码编译安装，因为Ubuntu 22的libicu 70.1版本不足。安装过程中，我们还需要配置虚拟屏幕xvfb和x11vnc服务，以便在编译时支持图形界面。你需要创建rc.local服务，设置DISPLAY环境变量，同时配置xvfb开机启动。

下载R-4.4.0源码后，设置LD_LIBRARY_PATH指向从源码编译的库，并配置DISPLAY，开始编译。编译过程会生成config.log，用于检查配置是否正常。安装完成后，确认R版本的功能正确，如X11、ICU和iconv支持。

此外，还需要更新系统环境，为R软件包指定C++14和C++17的编译器，并为R进程设置X window屏幕。RStudio Server和Shiny Server的安装和配置分别涉及用户组设置、服务器端口、图形选项和自启动服务。RStudio Server的用户登录和权限管理也很重要。

安装Shiny Server时，要确保R包的正确路径，允许用户自行发布应用程序。在Ubuntu 22上添加中文支持是必不可少的，包括安装中文字库、字体和配置R语言环境以支持中文。

最后，我们探讨了R语言的深度学习环境，包括使用Tensorflow+Keras调用Python后端和原生R torch。这包括了软件包安装、Python路径设置、GPU环境的配置，以及在RStudio中运行Python和R torch示例，展示了如何在GPU上优化性能。

总的来说，这篇文章详细介绍了在Ubuntu 22环境中定制安装R语言环境，包括R、RStudio Server、Shiny Server的配置，以及深度学习环境的搭建，为用户提供了一个完整且实用的指南。