📚 Keras安装与测试遇到的坑 🐞

最近尝试搭建深度学习环境时，安装和测试Keras的过程中遇到了一些小麻烦，特此记录下来供大家参考！✨

首先，在安装Keras之前需要确保Python版本兼容（推荐3.6+），同时pip也需要更新到最新版本。执行`pip install keras tensorflow`后，看似一切顺利，但运行测试代码时却报错：“Could not load shared library libcublas.so.10.0”。经过一番排查发现，这是由于CUDA版本不匹配导致的。更换为合适的CUDA版本后问题解决。💡

其次，使用Jupyter Notebook运行Keras代码时，还遇到了内存不足的情况（尤其是处理大模型）。建议提前优化数据加载方式，比如采用`fit_generator`而非一次性加载全部数据。此外，记得检查GPU是否被正确识别，可以通过`nvidia-smi`命令确认。💻

总之，虽然踩了些“坑”，但最终成功运行了简单的神经网络示例，成就感满满！💪 如果你也遇到类似问题，欢迎交流哦～🌟

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