安装和设置

Keras 是一个高级神经网络库，用 Python 编写，能够在 TensorFlow 或 Theano 之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以最小的延迟从想法到结果是进行良好研究的关键。如果你需要深度学习库，请使用 Keras：

• 允许简单快速的原型设计（通过完全模块化，极简主义和可扩展性）。
• 支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合。
• 支持任意连接方案（包括多输入和多输出训练）。
• 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。

安装

Keras 使用以下依赖项：

• numpy，scipy
• pyyaml
• HDF5 和 h5py（可选，如果使用模型保存/加载功能则需要）
• 可选但建议使用 CNN：cuDNN
• scikit-image（可选，如果使用 keras 内置函数进行预处理和扩充图像数据则需要）

Keras 是一个高级库，在其他低级库上提供方便的机器学习 API，用于张量处理和操作，称为后端 。在这个时候，Keras 可以在三个可用后端中的任何一个上面使用： TensorFlow ， Theano 和 CNTK 。

Theano 如果安装时自动安装 Keras 使用 PIP 。如果你想手动安装 Theano ，请参阅 Theano 安装说明。

TensorFlow 是推荐选项，默认情况下， Keras 使用 TensorFlow 后端（如果可用）。要安装 TensorFlow ，最简单的方法就是这样做

$ pip install tensorflow

如果要手动安装，请参阅 TensorFlow 安装说明。

要安装 Keras ，请 cd 到 Keras 文件夹并运行 install 命令：

$ python setup.py install

你也可以从 PyPI 安装 Keras：

$ pip install keras

组态

如果你至少运行过一次 Keras，你将在以下位置找到 Keras 配置文件：

~/.keras/keras.json

如果它不存在，你可以创建它。默认配置文件如下所示：

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

从 TensorFlow 切换到 Theano

默认情况下，Keras 将使用 TensorFlow 作为其张量操作库。如果你想使用其他后端，只需将字段后端更改为 theano 或 tensorflow，Keras 将在你下次运行任何 Keras 代码时使用新配置。