如何在Linux上使用TensorFlow后端安装Keras?分步指南

2021年11月20日18:44:09 发表评论 681 次浏览

TensorFlow后端安装Keras教程介绍

Keras 是一个基于 Python 编程语言的神经网络库,旨在简化机器学习应用程序。Keras 运行在 TensorFlow 等框架之上。

如何使用TensorFlow后端安装Keras?在本指南中,了解如何在 Linux 系统上安装 Keras 和 Tensorflow。

先决条件

  • 可以访问命令行/终端的 Linux 机器
  • 具有sudoroot权限的用户帐户
  • Python的3.5 - 3.8开发环境
  • Python3-PIP包管理器

如何在 Linux 上安装 Keras

Keras 旨在与许多不同的机器学习框架配合使用,例如 TensorFlow、Theano、R、PlaidML 和 Microsoft Cognitive Toolkit。然而,与 Keras 一起使用的最佳框架是 TensorFlow。

本文还将介绍如何安装 TensorFlow。

第 1 步:安装和更新 Python3 和 Pip

TensorFlow后端如何安装Keras?如果你的机器上已有 Python3 和 Pip,请跳过此步骤。

如果没有,请打开终端并输入以下命令,具体取决于你的 Linux 发行版:

CentOS / 红帽:

sudo yum install python3 python3-pip
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y出现提示时键入。让安装完成该过程。

然后,运行此命令来升级 Pip:

sudo pip3 install ––upgrade pip
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Ubuntu / Debian:

这些分布的过程是类似的:

sudo apt install python3 python3.pip
sudo pip3 install ––upgrade pip

注意:如果 Python 3 或 Pip 已经可用,系统会报告没有进一步的更改。

第 2 步:升级设置工具

如何使用TensorFlow后端安装Keras?要升级setuptools,请输入以下内容:

pip3 install ––upgrade setuptools
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如果没有这一步,你可能会收到有关某些软件包需要的setuptools版本与你系统上的版本不同的错误。

第 3 步:安装 TensorFlow

TensorFlow后端如何安装Keras?TensorFlow 的安装很简单。使用 Pip 和这个命令来安装它::

pip3 install tensorflow

让下载和安装完成。

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通过查看软件包信息来验证安装是否成功:

pip3 show tensorflow

系统应显示TensorFlow 版本和其他数据。

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对于较短的输入,请使用以下命令:

pip list | grep tensorflow
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注意:如果你遇到任何问题,请参阅我们关于如何在 Ubuntu上安装 TensorFlow以及如何在 CentOS 上安装 TensorFlow 的指南。

第 4 步:安装 Keras - TensorFlow后端安装Keras教程

如何使用TensorFlow后端安装Keras?最后,使用以下命令安装 Keras:

pip3 install keras

该过程完成后,终端会显示确认消息。

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通过显示包信息来验证安装:

pip3 show keras
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第 5 步:从 Git Clone 安装 Keras(可选)

TensorFlow后端如何安装Keras?如果你的系统上有 Git,你可以使用它从 GitHub 克隆 Keras 软件包的副本。

注意:未安装 Git 时,操作系统会在从 Keras GitHub 存储库克隆之前提示你安装它。根据你系统的操作系统,使用我们的指南之一如何在 Ubuntu上安装 Git、如何在 CentOS 7上安装 Git或如何在 CentOS 8 上安装 Git。

要从 GitHub 克隆 Keras 包,请输入以下内容:

git clone https://github.com/keras-team/keras.git
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下载完成后,切换到/keras目录:

cd keras

从那里,运行Keras python 安装程序:

sudo python3 setup.py install

输出显示过程完成时的确认:

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TensorFlow后端如何安装Keras

TensorFlow后端安装Keras教程:Keras vs TensorFlow

Keras 和 TensorFlow 都是开源软件。TensorFlow 是一个用于机器学习的软件库。Keras 运行在 TensorFlow 之上,并扩展了基础机器学习软件的功能。Keras 还使实现、测试和使用更加用户友好。

Keras 与 TensorFlow 合作以提供 Python 编程语言的接口。它通过使用模型来工作

注意: phoenixNAP 产品总监 Martin Wielomski 解释了GPU如何为机器学习和 AI 提供动力。

是一个处理单元。它接受输入,对该输入执行计算,然后输出转换后的信息。

一个层需要以下内容:

  • 输入的形状:定义层将如何理解输入信息
  • Initializer:设置每条信息的权重或重要性。
  • 激活器:将数据转换为非线性形式。

模型

模型是一组的 。模型还包括训练和推理模块——这就是机器学习发挥作用的地方。每个型号都有以下功能:

  • 输入:将信息发送到 Keras 模型的脚本。
  • 输出: Keras模型转换后出来的信息。
  • 类型:模型可能是顺序的,这意味着它一次构建一层来解决问题。或者,它可以是功能性的,其中层可以以复杂和非线性的方式互连。

结论

如何使用TensorFlow后端安装Keras?按照本教程中的步骤,你应该已经在 Linux 系统上成功安装了 Keras 和 Tensorflow,并带有必要的 Python 包。

木子山

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