win7 系统环境安装步骤:
1.首先是安装Python,建议安装anaconda
2.安装完anaconda后打开anaconda promp命令行promp,输入conda list.
可以看到已经安装的库以及版本等信息,注意此时没有keras.
3.通过 conda install keras 或 pip install keras 直接安装。(会默认的给你安装keras最新版本和所需要的theano)
4.安装完成之后,就可以打开notebook,输入import keras 检查是否成功。
5.因为windows版本的tensorflow刚刚才推出,所以目前支持性不太好。
但是keras的backend 同时支持tensorflow和theano.
并且默认是tensorflow,因此在win本上需要更改backend为theano才能运行。
这是官网的配置文档:点击打开链接
如果已经运行过一次Keras,你将在下面的目录下找到Keras的配置文件:~/.keras/keras.json
如果该目录下没有该文件,你可以手动创建一个
将文件的默认配置如下:
C:\Users\Administrator>python Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jun 29 2016, 11:07:13) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Anaconda is brought to you by Continuum Analytics. Please check out: http://continuum.io/thanks and https://anaconda.org > import keras Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 2, in <module> from . import backend File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 68, in <module> from .tensorflow_backend import * File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 1, in <module> import tensorflow as tf ImportError: No module named tensorflow > import keras Using Theano backend. WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Python implementations. Performance will be severely degraded. To remove this warning, set Theano flags cxx to an empty string.
方法一:将C:\Anaconda2\Lib\site-packages\keras\backend\__init__.py的line 27修改
# Default backend: TensorFlow. #_BACKEND = 'tensorflow' _BACKEND = 'theano'
然后,python-> import keras
方法二: 出现 tensorflow提示错误的话,需要修改下面的位置的内容
C:\Users\Administrator\.keras\keras.json { "image_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" }
将
{ "image_dim_ordering": "tf", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "theano" }
补充知识:keras修改backend.py,完成永久配置tensorflow-gpu调用方式
编写keras程序中出现了GPU的内存问题,需要调节keras预设的tensorflow设置参数,每次都必须单独设置gpu选项比较麻烦,可以设置keras下的tensorflow_backend.py实现永久配置keras。
本人的配置:ubuntu18.04+cuda10.0+cuda7.5.1+MX150+tensorflow-gpu1.13.1
初始设置中出现内存错误。
keras依赖的config文件位置
keras的配置文件在linux下在如下的地址中,在用户账户下的隐藏文件夹中.
// 一般的安装位置
~/.local/lib/python2.7/site-packages/keras/backend
使用文件编辑器(vim,vi,nano等)打开tensorflow_backend.py文件
// 一般在文件的180行左右,修改为如下 ... else: if _SESSION is None: if not os.environ.get('OMP_NUM_THREADS'): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allow_growth=True config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9 else: num_thread = int(os.environ.get('OMP_NUM_THREADS')) config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=num_thread, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allow_growth=True config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9 _SESSION = tf.Session(config=config) session = _SESSION ...
以上这篇keras的backend 设置 tensorflow,theano操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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