安装和设置

Keras 是一个高级神经网络库,用 Python 编写,能够在 TensorFlow 或 Theano 之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以最小的延迟从想法到结果是进行良好研究的关键。如果你需要深度学习库,请使用 Keras:

  • 允许简单快速的原型设计(通过完全模块化,极简主义和可扩展性)。
  • 支持卷积网络和循环网络,以及两者的组合。
  • 支持任意连接方案(包括多输入和多输出训练)。
  • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。

安装

Keras 使用以下依赖项:

  • numpy,scipy
  • pyyaml
  • HDF5 和 h5py(可选,如果使用模型保存/加载功能则需要)
  • 可选但建议使用 CNN:cuDNN
  • scikit-image(可选,如果使用 keras 内置函数进行预处理和扩充图像数据则需要)

Keras 是一个高级库,在其他低级库上提供方便的机器学习 API,用于张量处理和操作,称为后端 。在这个时候,Keras 可以在三个可用后端中的任何一个上面使用: TensorFlowTheanoCNTK

Theano 如果安装时自动安装 Keras 使用 PIP 。如果你想手动安装 Theano ,请参阅 Theano 安装说明。

TensorFlow 是推荐选项,默认情况下, Keras 使用 TensorFlow 后端(如果可用)。要安装 TensorFlow ,最简单的方法就是这样做

$ pip install tensorflow

如果要手动安装,请参阅 TensorFlow 安装说明。

要安装 Keras ,请 cd 到 Keras 文件夹并运行 install 命令:

$ python setup.py install

你也可以从 PyPI 安装 Keras:

$ pip install keras

组态

如果你至少运行过一次 Keras,你将在以下位置找到 Keras 配置文件:

~/.keras/keras.json

如果它不存在,你可以创建它。默认配置文件如下所示:

{
    "image_dim_ordering": "tf",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "tensorflow"
}  

从 TensorFlow 切换到 Theano

默认情况下,Keras 将使用 TensorFlow 作为其张量操作库。如果你想使用其他后端,只需将字段后端更改为 theanotensorflow,Keras 将在你下次运行任何 Keras 代码时使用新配置。