深度学习框架Keras的安装_keras怎么安装

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深度学习框架Keras的安装

Keras是Python语言中基于原始深度学习框架Tensorflow或Theano的封装框架。那么如果准备使用Keras首先必须准备安装Tensorflow或Theano

Keras中文文档地址

0. CPU运行版本的安装

如果需要直接安装（即使用CPU实现程序运算），仅仅需要在安装好的Python环境下，在终端或者或命令行下，输入：

pip install theano;
#pip install tensorflow;
pip install keras
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即可完成keras的安装
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之后可以验证keras是否安装成功,在命令行中输入Python命令进入Python变成命令行环境：

>>>import keras
Using Theano(Tensorflow) backend.
>>>
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那么Keras就已经成功安装了

1. Windows环境下GPU运行版本的安装

Windows本身不具备非常良好的开发环境，所以我们需要准备如下几个要素来驱动GPU运行Keras：

• 基础工具 Microsoft Visual Studio 2010 - 2013
  （2015版本仅仅支持CUDA8.0，不建议安装）
  这里推荐到MSDN我告诉你下载各个版本的，在关闭360等杀毒软件后，进行安装，软件将自动配置环境，不需要更多设置。

• Python环境 - 推荐Anaconda
  Anaconda是Python众多发行版中非常适用于科学计算的版本，里面已经集成了很多优秀的科学计算Python库。
  对于搞科学计算与深度学习的朋友们，建议安装Anconda2.7版本，如果需要做文本处理，建议3.5
  下载地址： Anaconda
  同样关闭360等杀毒软件的屏蔽软件，安装时同意默认Anaconda作为Anaconda作为默认python路径，那么环境变量不需要再次配置了。

• 关键的gcc/g++编译器
  gcc/g++是Windows环境与Linux环境非常大的一个差别点。
  然而Keras采用GPU进行编译，gcc/g++是必不可少的，这里提供两种解决方案：

• Mingw
  Anaconda官方库中集成了软件包Mingw，里面包含了gcc/g++等编译工具。
  打开命令行直接输入：

  conda install mingw libpython
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  • MSYS2
    一部分读者自己本身已经具有了Python环境，再安装Anaconda会造成很大的不便，那么本文推荐安装MSYS2，网站上有详细的如何安装的说明，本文不再赘述。
    在安装好后确认安装目录中存在mingw文件夹及文件夹中的各类文件。

• 核心工具 CUDA Toolkit
  CUDA Toolkit是NVIDIA公司面向GPU编程提供的基础工具包，也是驱动显卡计算的核心技术工具。
  该工具目前仅仅面向NVIDIA公司所生产的各类显卡，不支持AMD公司或英特尔公司的显卡产品