本文將指導(dǎo)你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。
如果你的Mac不自帶NVIDIA的獨(dú)立顯卡（例如15寸以下或者17年新款的Macbook。具體可以在“關(guān)于本機(jī)->系統(tǒng)報(bào)告->圖形卡／顯示器”里查看），那么你可能無法在這臺Mac上使用GPU訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。不過這并不值得遺憾。事實(shí)上，我在自己的Macbook上（15-inch，Early 2013，NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB）做了一個(gè)簡單的測試：在mnist數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練CNN模型時(shí)，GPU模式相對于CPU模式僅節(jié)省了1/3的時(shí)間。這可能要?dú)w咎于Mac上贏弱的顯卡。相比之下，我更推薦購買一臺有著強(qiáng)勁性能的顯卡的PC本（比如某些游戲本）來搭建深度學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境，或者是直接租賃AWS的Instance服務(wù)。
下面步入正題。
安裝GPU開發(fā)環(huán)境
幾乎所有的主流深度學(xué)習(xí)框架在使用GPU進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)都依賴于兩個(gè)底層環(huán)境：CUDA和cuDNN。前者是一個(gè)使用GPU進(jìn)行并行計(jì)算的平臺，后者是一個(gè)封裝了使用GPU加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的library。
安裝CUDA
確保你的顯卡被CUDA所兼容。前往CUDA-capable GPU檢查可用的顯卡型號。
接下來，安裝xcode（通過App Store）和命令行工具：
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