keras 后端 theano/tensorflow

Posted 2023-02-23

【中文标题】keras 后端 theano/tensorflow

【英文标题】：keras backend theano/tensorflow

【发布时间】：2018-04-26 01:22:18

【问题描述】：

我在使用 keras 后端时遇到问题。我将 tensorflow 设置为后端。我检查了 ./keras/keras.json、activate.d 和 activate.sh 以将 tensorflow 作为后端。我还尝试将 envs 变量强制为 tensorflow。 第一次在 jupyter 上运行 keras，它工作正常。我也可以导入没有任何错误的 tensorflow。

但是，当我现在使用 jupyter notebook 时，后端是 theano。

我尝试在 ipython 上导入 keras，后端是 tensorflow。

我用 conda 安装 keras、tensorflow 和 theano。

python 版本：3.6

keras：2.0.6

张量流：1.3.0

西诺：0.9

操作系统：win10

我尝试了不同的方法将 jupyter notebook 的后端更改为 tensorflow，但它似乎不起作用。

【问题讨论】：

我在使用 jupyter 时遇到了一个可怕的错误。我在安装 anaconda 之前安装了它，无论我做什么，jupyter 总是指向原始 python 而从不指向 conda 环境。就我而言（虚拟机），我放弃并创建了一台新机器，仅通过 conda 在正确的环境中安装 jupyter。

@DanielMöller，我实际上用 conda 安装了 jupyter。正如你所提到的，我现在正在使用 ipython 并将尝试创建一个特定的环境。

从 jypiter 知道您正在使用哪个 python 的一种可能方法是运行 import sys 和 print(sys.executable)。这将告诉您 jupyter 是否运行正确的环境。

感谢您的帮助@DanielMöller！它指向 Anaconda3/python.exe，这是正确的。我更改了 Anaconda3/lib/site-packages/keras/backend 中的 init.py ，在导入后端函数第 80 行中，我将 from .theano_backend import * 替换为 from .tensorflow_backend import *。它似乎可以解决问题。

Nice hack :) -- Jupyter 应该在名为 envs\yourenvironment 的文件夹中的某个位置运行，这样它就可以在没有你的 hack 的情况下正常工作。

【参考方案1】：

通常，使用 conda，我们创建了（理论上）独立于其他环境的特定环境。

我建议你使用 conda 创建一个 tensorflow 环境。使用命令提示符：

conda create -n myTensorflowEnv python=3.5

然后你激活这个环境：

activate myTensorflowEnv

然后，您的环境名称应出现在命令提示符开头的括号之间。 （如果这不起作用，您可能需要设置一些变量：How to activate an Anaconda environment）

在这个环境中，您可以安装所需的一切：Tensorflow、keras 和其他依赖项。不过，这个过程将取决于你想要什么，cpu、gpu、编译等。

您也应该在此环境中安装 jupyter。 （也许——只有你有我在评论中提到的可怕错误——首先卸载其他 jupyter）。

如果一切顺利，如果你从这个环境运行jupyter，你将能够在这个环境中使用tensorflow。