如何安裝Keras

引言

深度學習技術在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域中得到了廣泛的應用。Keras是一個高級神經網路API，以TensorFlow、CNTK、Theano作為後端，可以方便易用地構建高效的深度學習模型。本文將介紹如何在不同的運行環境中安裝Keras，請讀者根據所需選擇其中的適用方法。

安裝方式

1. 在Linux下安裝Keras

在Linux下安裝Keras需要先安裝TensorFlow或Theano等運行框架。

Step 1. 安裝TensorFlow

使用pip安裝TensorFlow命令如下:

pip install tensorflow

安裝完成後，可以使用以下代碼測試

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

如果無報錯信息，表示TensorFlow已經成功安裝。

Step 2. 安裝Keras

使用pip安裝Keras命令如下:

pip install keras

安裝完成後，可以使用以下代碼測試是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果無報錯信息，表示Keras已經成功安裝。

2. 在Windows下安裝Keras

在Windows下安裝Keras需要先安裝Anaconda，然後在Anaconda的Command Prompt環境下安裝TensorFlow和Keras。

Step 1. 安裝Anaconda

在官網下載適用於Windows的Anaconda安裝包，雙擊安裝即可。

Step 2. 在Anaconda中安裝TensorFlow和Keras

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

conda install tensorflow
conda install keras

安裝完成後，可以使用以下代碼測試是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果無報錯信息，表示Keras已經成功安裝。

3. 在macOS下安裝Keras

在macOS下安裝Keras需要先安裝TensorFlow或Theano等運行框架。

Step 1. 安裝TensorFlow

使用pip安裝TensorFlow命令如下:

pip install tensorflow

安裝完成後，可以使用以下代碼測試

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

如果無報錯信息，表示TensorFlow已經成功安裝。

Step 2. 安裝Keras

使用pip安裝Keras命令如下:

pip install keras

安裝完成後，可以使用以下代碼測試是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果無報錯信息，表示Keras已經成功安裝。

4. 通過Docker安裝Keras

可以通過Docker安裝Keras，具體操作方法如下：

Step 1. 安裝Docker

在官網上下載適用於所用操作系統的Docker安裝包，然後根據官網的安裝指南進行安裝。

Step 2. 拉取Keras Docker鏡像

在Terminal下輸入以下命令拉取Keras Docker鏡像:

docker pull floydhub/tensorflow:1.4.0-py2

Step 3. 運行Keras Docker鏡像

在Terminal下輸入以下命令啟動Docker容器，其中/notebooks是容器中Jupyter Notebook的默認目錄，可以自行修改；localhost:8888是啟動Jupyter Notebook的埠，也可以自行修改。

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

啟動容器後，在容器中使用以下命令安裝Keras:

pip install keras

安裝完成後，可以使用以下代碼測試是否成功。

import keras
print(keras.__version__)

如果無報錯信息，表示Keras已經成功安裝。

小結

本文介紹了安裝Keras的多種方式，不同運行環境下的安裝步驟有所不同，讀者可以根據所需選擇其中的適用方法。安裝好Keras後，就可以方便地進行深度學習模型的構建和訓練了。