keras安装_Keras安装

Keras是基于Tensorflow的，因此需要先安装Tensorflow。而Tensorflow只能在3.7以前的python版本中运行，所以需要先创建一个基于python 3.6的虚拟环境。

（1）在Anaconda中创建基于python 3.6的虚拟环境

打开Anaconda Prompt，输入命令：

conda create -n py36 python=3.6
#说明：py36为新创建的虚拟环境名

接上一张图片，正式安装前会询问我们是否执行安装，输入y：

成功安装界面如下：

激活虚拟环境py36：

conda activate py36

在虚拟环境中安装tensorflow，注意，环境名称已经变成(py36)了。

conda install tensorflow

接上一张图片,正式安装前会询问我们是否执行安装，输入y：

如何在Jupyter notebook中切换到创建的虚拟环境py36？

（1）打开Anaconda Prompt，激活py36虚拟环境

conda activate py36

（2）在虚拟环境py36中安装ipykernel

conda install ipykernel

（3）在命令行输入：

python -m ipykernel install --user --name py36 --display-name "Python [conda env:py36]"

其中，py36为我创建的虚拟环境，你们需要替换为自己创建的虚拟环境名。

（4）成功安装后，重启Jupyter notebook，打开一个文档，按照下面的步骤可以找到虚拟环境。

成功切换虚拟环境后，状态如下：

不过，新的问题是，一个虚拟环境就是一个独立的沙箱，与原来的python环境完全隔离开。新建虚拟环境中可能缺少一些包，我们需要将需要的包安装在虚拟环境中。

（1）打开Anaconda Prompt，激活虚拟环境py36

conda activate py36

（2）输入安装包的命令，以安装pandas为例：

conda install pandas

这样pandas库就被安装到虚拟环境py36中了。

安装keras执行以下安装命令：

conda install keras

成功安装keras后，在jupyter notebook中加载出现问题：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.eager'

有大佬说，是因为tensorflow的版本和keras版本不对应导致的，二者版本对应参照表：

在jupyter notebook中查看我的tensorflow版本：

因为创建的虚拟环境为python3.6，按照对应表来看，我可以安装的tensorflow版本有很多。比如，我可以升级tensorflow版本为2.0。

在Anaconda Prompt中升级tensorflow失败，于是我直接卸载了原来的tensorflow和keras，然后重新安装tensorflow 2.0和keras2.3.1。

相关命令：

conda activate py36
conda uninstall tensorflow
conda install tensorflow==2.0
conda uninstall keras
conda install keras==2.3.1

检验是否正确安装keras：

进入Anaconda Prompt，输入：

activate py36#激活虚拟环境

然后输入：

python#进入python开发环境

然后输入：

import keras

发现没有报错就是正确安装了~

查看keras的版本：

输入：

keras.__version__

查看tensorflow版本，输入：

tensorflow.__version__

不过，让人欲哭无泪的是，在jupyter notebook中，即使切换到了虚拟环境py36，仍无法导入keras，服务器说挂机就挂机……