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  Keras - 后端配置

  • 简述

    本章详细解释了 Keras 后端实现 TensorFlow 和 Theano。让我们一一介绍每个实现。

  • TensorFlow

    TensorFlow 是谷歌开发的用于数值计算任务的开源机器学习库。Keras 是建立在 TensorFlow 或 Theano 之上的高级 API。我们已经知道如何使用 pip 安装 TensorFlow。
    如果未安装，您可以使用以下命令安装 - 
    

pip install TensorFlow
    执行 keras 后，我们可以看到配置文件位于您的主目录中，然后转到 .keras/keras.json。

    keras.json

    

{ 

   "image_data_format": "channels_last", 

   "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" 

}
    说明
    • image_data_format表示数据格式。
    • epsilon表示数字常数。它用于避免除零错误。
    • float x 表示默认数据类型float32。您还可以使用set_floatx()方法将其更改为float16或float64 。
    • image_data_format表示数据格式。
    假设，如果未创建文件，则移动到该位置并使用以下步骤创建 - 
    

> cd home 

> mkdir .keras 

> vi keras.json
    请记住，您应该将 .keras 指定为其文件夹名称，并将上述配置添加到 keras.json 文件中。我们可以执行一些预定义的操作来了解后端功能。

  • 西阿诺

    Theano 是一个开源深度学习库，可让您有效地评估多维数组。我们可以使用以下命令轻松安装 - 
    

pip install theano
    默认情况下，keras 使用 TensorFlow 后端。如果要将后端配置从 TensorFlow 更改为 Theano，只需在 keras.json 文件中更改 backend = theano。如下所述 -

    keras.json

    

{ 

   "image_data_format": "channels_last", 

   "epsilon": 1e-07, 

   "floatx": "float32", 

   "backend": "theano" 

}
    现在保存您的文件，重新启动终端并启动 keras，您的后端将被更改。 
    

>>> import keras as k 

using theano backend.
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