python深度学习-Keras(1)

选择Keras作为开发工具，主要在于Keras具有以下优点：

1. Keras 是tensorflow封装后的API，使用更方便
2. 高度模块化，如神经层、成本函数、优化器、初始化、激活函数、规范化都是独立的模块，可组合来创造模型
3. 易扩展，容易添加新模块
4. Python语言编程，易于调试

keras中文学习文档

安装Keras

使用pip命令安装：

pip install keras pip安装keras

选择依赖的后端

Keras 作为前端，目前支持两种后端框架：TensorFlow 与 Theano，默认选择tensorflow，如果需要改变，修改backend的值即可，设置文件在C:\Users\若夏何由.keras\keras.json文件中，代码如下

{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_last"
}

安装tensorflow

# GPU 版本
>>> pip install --upgrade tensorflow-gpu

# CPU 版本
>>> pip install --upgrade tensorflow

验证keras是否安装成功

>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>>

没有报错，那么Keras就已经成功安装了

参考文档：
Python库之Keras库的简介、安装、使用方法详细攻略;
Keras的安装与配置;
keras中文学习文档

当前安装的tensorflow版本信息(gpu版本相对复杂，需要配置对应的cuda，对gpu本身也有一定的要求，这里配置的是cpu版本，相对容易)
Successfully installed tensorflow-1.13.1
PS:Python3.6配置TensorFlow的GPU版详细安装教程