keras安装教程(keras安装包)

keras安装教程(keras安装包)

如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型？

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。

在这个教程中，我们将学习以下几个方面：

为什么选择 Keras？为什么 Keras 被认为是深度学习的未来？

在Ubuntu上面一步一步安装Keras。

Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。

了解 Keras 序列模型

4.1 实际例子讲解线性回归问题

使用 Keras 保存和回复预训练的模型

Keras API

6.1 使用Keras API开发VGG卷积神经网络

6.2 使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。

Mac下安装keras

在安装Keras之前，需安装其后端引擎，在TensorFlow、Theano、CNTK之中选择一个即可。我选择的是TensorFlow。

上一步已经安装。

命令行进入python

python库怎么检查和安装？

检查和安装python库的方法：

1、使用pip list 或者pip freeze命令查看已安装的python库

2、安装python库的方法

pip命令行直接安装

打开cmd命令窗口，通过命令 pip install 包名 进行第三库安装，此方法简单快捷，示例安装keras库。

注意：安装成功会显示Successfully installed keras，如果出现黄色字体警告，是由于pip库包不是最新的，但keras库已成功安装，可随后对pip包进行更新，更新命令：python -m pip install --upgrade pip。

更多Python知识请关注Python视频教程栏目。

python第三方库如何安装？

1、在cmd命令行直接使用pip install 包名命令安装

示例：

注意：安装成功会显示Successfully installed keras，如果出现黄色字体警告，是由于pip库包不是最新的，但keras库已成功安装，可随后对pip包进行更新，更新命令：python -m pip install --upgrade pip。

2、手动下载第三方库，然后在cmd命令行使用pip install 下载文件名命令安装下载的第三方库（

更多Python知识请关注Python自学网

keras-gpu的安装与配置

gpu擅长处理计算密集型任务，可并行运作。在深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 gpu 的特性可显著提高训练的效率。

先升级显卡驱动确保后面不会因为显卡驱动版本低这个问题被卡住。

NVIDIA CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的gpu加速库，可以集成到更高级别的机器学习框架中，如Tensorflow、caffe。

tensorflow-gpu是tensorflow的gpu版本，但是它必须通过 cuda 和 cudnn 来调用电脑的 gpu。

使用以下方法可以一次性安装CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu

在gpu可用的情况下默认使用的是gpu，通过为CUDA指定一个不存在的gpu可切换回cpu模式

设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0'

设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备，这里的顺序表示优先使用1号设备,然后使用0号设备

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置，而tf.GPUOptions可以作为设置tf.ConfigProto时的一个参数选项，一般用于限制GPU资源的使用。