Keras 后端配置

Keras 是一个高层次的深度学习框架，它是使用 Theano 或 TensorFlow 等底层库实现的。在使用 Keras 时，我们需要选择一个后端库。本文将介绍如何配置 Keras 后端，并且提供了对应的代码示例。

选择后端库

Keras 支持多种深度学习框架作为底层库，包括：

• TensorFlow
• Theano
• CNTK
• MXNet

在使用 Keras 之前，我们需要先选择好底层库，这里我们以 TensorFlow 为例。在选择完后端库之后，我们就可以安装 Keras 了。

安装 Keras

如果您已经安装了 TensorFlow，可以使用以下命令来安装 Keras：

!pip install keras

如果您需要使用 Theano 或 CNTK 作为后端库，可以使用以下命令安装 Keras：

!pip install keras==2.2.4

注：2.2.4 是最后一个支持 Theano 和 CNTK 后端库的 Keras 版本号。

配置 Keras 后端

默认情况下，Keras 会使用 TensorFlow 作为后端库。如果您想改变后端库，可以在 '~/.keras/keras.json' 文件中进行配置。

在这个配置文件中，我们需要设置以下几个参数：

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

• "image_dim_ordering"：这个参数表示 Keras 使用的图像维度顺序。在 TensorFlow 中默认顺序是 "tf"。
• "epsilon"：这个参数表示在计算中使用的浮点数精度。
• "floatx"：这个参数表示 Keras 使用的浮点数类型。
• "backend"：这个参数表示 Keras 使用的后端库。

示例代码

在下面的代码示例中，我们将使用 TensorFlow 作为后端库。首先需要导入 Keras 和 TensorFlow：

import keras
import tensorflow as tf

接下来，我们将配置 TensorFlow，让它只使用 GPU：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)

最后，我们将配置 Keras，让它使用 TensorFlow 作为后端库：

keras.backend.tensorflow_backend.set_session(sess)

注：以上代码可以放在同一个代码块中。

完整代码如下：

import keras
import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)
keras.backend.tensorflow_backend.set_session(sess)

总结

本文介绍了 Keras 后端库的选择与配置，希望对您有所帮助。在使用 Keras 时，需要根据自己的需求选择合适的后端库，并进行相应的配置。