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Keras 后端配置

本章将详细解释 Keras 后端实现 TensorFlowTheano。下面,让我们一一介绍每个的实现。

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 是一个建立在 TensorFlow 或 Theano 之上的高级 API。

上一篇内容,我们已经介绍过 TensorFlow 的安装,如果还没有安装,使用下面命令进行安装即可:

pip install TensorFlow

一旦我们执行 Keras,就可以看到配置文件位于你的主目录里面,下面点开.keras/keras.json文件。

keras.json

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

这里面:

  • image_data_format 表示数据格式。
  • epsilon 表示数字常量,用于避免 DivideByZero 错误。
  • floatx 表示默认数据类型 float32。此外,还可以用 set_floatx() 方法将其更改为 float16 或者 float64
  • backend 表示后端配置。

假设,如果还没有创建文件,则可以移动到该位置并用以下步骤创建:

>cd home
>mkdir .keras
>vi keras.json

注意:指定 .keras 作为其文件夹名称,并在 keras.json 文件中添加上述的配置。这样,我们才可以执行一些预定义的操作来了解后端功能。

Theano

Theano 是一个开源深度学习库,可以让你有效地评估多维数组。我们可以使用下列命令安装:

pip install theano

默认情况下,keras 使用 TensorFlow 后端。如果想要把后端配置从 TensorFlow 改为 Theano,只需要更改 keras.json 文件中的 backend = theano 即可。它的描述具体如下:

keras.json

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

接下来,保存你的文件,重新启动终端并启动 Keras,你的后端就会被更改。

>>> import keras as k
using theano backend.
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