如何安装Keras

引言

深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中得到了广泛的应用。Keras是一个高级神经网络API,以TensorFlow、CNTK、Theano作为后端,可以方便易用地构建高效的深度学习模型。本文将介绍如何在不同的运行环境中安装Keras,请读者根据所需选择其中的适用方法。

安装方式

1. 在Linux下安装Keras

在Linux下安装Keras需要先安装TensorFlow或Theano等运行框架。

Step 1. 安装TensorFlow

使用pip安装TensorFlow命令如下:

pip install tensorflow

安装完成后,可以使用以下代码测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果无报错信息,表示TensorFlow已经成功安装。

Step 2. 安装Keras

使用pip安装Keras命令如下:

pip install keras

安装完成后,可以使用以下代码测试是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果无报错信息,表示Keras已经成功安装。

2. 在Windows下安装Keras

在Windows下安装Keras需要先安装Anaconda,然后在Anaconda的Command Prompt环境下安装TensorFlow和Keras。

Step 1. 安装Anaconda

在官网下载适用于Windows的Anaconda安装包,双击安装即可。

Step 2. 在Anaconda中安装TensorFlow和Keras

在Anaconda的Command Prompt环境下,使用以下命令安装TensorFlow和Keras:

conda install tensorflow
conda install keras

安装完成后,可以使用以下代码测试是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果无报错信息,表示Keras已经成功安装。

3. 在macOS下安装Keras

在macOS下安装Keras需要先安装TensorFlow或Theano等运行框架。

Step 1. 安装TensorFlow

使用pip安装TensorFlow命令如下:

pip install tensorflow

安装完成后,可以使用以下代码测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果无报错信息,表示TensorFlow已经成功安装。

Step 2. 安装Keras

使用pip安装Keras命令如下:

pip install keras

安装完成后,可以使用以下代码测试是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果无报错信息,表示Keras已经成功安装。

4. 通过Docker安装Keras

可以通过Docker安装Keras,具体操作方法如下:

Step 1. 安装Docker

在官网上下载适用于所用操作系统的Docker安装包,然后根据官网的安装指南进行安装。

Step 2. 拉取Keras Docker镜像

在Terminal下输入以下命令拉取Keras Docker镜像:

docker pull floydhub/tensorflow:1.4.0-py2

Step 3. 运行Keras Docker镜像

在Terminal下输入以下命令启动Docker容器,其中/notebooks是容器中Jupyter Notebook的默认目录,可以自行修改;localhost:8888是启动Jupyter Notebook的端口,也可以自行修改。

docker run -it -v /notebooks:/notebooks -p 8888:8888 floydhub/tensorflow:1.4.0-py2 bash

启动容器后,在容器中使用以下命令安装Keras:

pip install keras

安装完成后,可以使用以下代码测试是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果无报错信息,表示Keras已经成功安装。

小结

本文介绍了安装Keras的多种方式,不同运行环境下的安装步骤有所不同,读者可以根据所需选择其中的适用方法。安装好Keras后,就可以方便地进行深度学习模型的构建和训练了。

原创文章,作者:WNNX,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/148788.html

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