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最近用笔记本跑Keras和TensorFlow深度学习代码，一个模型跑十几个小时还奔溃，真的头大！这篇文章简单讲解易学智能GPU搭建Keras环境的过程，并实现了LSTM文本分类的实验，本来想写Google Colab免费云，但看知乎评价也不太好（梯子常断网、时间限制、数据量小）。因此，选择一个评价较好的平台供大家学习（6块一小时），也希望大家推荐更好的平台，百度飞浆后续准备也学习下，希望这篇文章能解决自身电脑配置不足，需要GPU运行模型且服务器价格又不是太高的同学，加油！ 如果个人电脑足够使用的同学，则可以看看这篇文章的LSTM文本分类代码，下一篇文章我将详细对比。基础性文章，希望对您有所帮助。 本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，但该专栏也会用心撰写，望对得起读者，共勉！ Keras下载地址： https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Keras TensorFlow下载地址： https://github.com/eastmountyxz/AI

1、Anaconda软件的优点： Anaconda指的是一个开源的Python发行版本开发平台，在进行Python开发上方便简洁，有利于初步学习和实践深度学习。 2、Anaconda软件的下载： Anaconda在官网即可免费下载，网址： https://www.anaconda.com/download/ 。官网上可以选择多种安装包，推荐选择最新 基于Python 3.6版本（windows 64位/32位操作系统），如下图： 3、Anaconda软件的安装： 1）下载安装包，然后 双击 .exe文件即可安装；（注：选择安装路径，最好是全英文） 2）安装过程中出现的两个选项都选上，然后等待安装完成； 3）安装完成后，打开Windows的命令行窗口（ Win+R ，输入 cmd ），并根据命令提示符输入 conda list ， 查询安装了哪些库，常用的numpy, scipy等安装上就可以，后续如还需要安装或更新其它库，可在命令行窗口 分别输入：conda install *** 、conda update ***； 4）安装完成后，进入Windows菜单栏，可以看到Anaconda软件包含如下软件： 其中，Anaconda Navigator 是Anaconda Prompt的图形界面，提供图形化显示和鼠标操作, 不常用 ； Anaconda Prompt 即为命令行窗口

因为想要在Spyder中直接调用GRASS的Python包，实现在外部的IDE中运行GRASS，直接在Spyder中输入官网给出的实现代码，根据实际情况更改gisdb，grassbin目录等： import os import sys import subprocess #定义GRASS数据库 #添加自己的grassdb数据库路径 gisdb = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "grassdata") # the following path is the default path on MS Windows # gisdb = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Documents/grassdata") #指定现有location和mapset location = "nc_spm_08" mapset = "user1" #指定GRASS的启动文件 grass7bin = 'grass78' if sys.platform.startswith('win'): # MS Windows grass7bin = r'C:Program FilesGRASS GIS 7.8grass78.bat' # uncomment when using standalone WinGRASS