keras的backend 设置 tensorflow,theano操作
win7系统环境安装步骤：
1.首先是安装Python，建议安装anaconda
2.安装完anaconda后打开anacondapromp命令行promp，输入condalist.
可以看到已经安装的库以及版本等信息，注意此时没有keras.
3.通过condainstallkeras或pipinstallkeras直接安装。（会默认的给你安装keras最新版本和所需要的theano）
4.安装完成之后，就可以打开notebook,输入importkeras检查是否成功。
5.因为windows版本的tensorflow刚刚才推出，所以目前支持性不太好。
但是keras的backend同时支持tensorflow和theano.
并且默认是tensorflow,因此在win本上需要更改backend为theano才能运行。
这是官网的配置文档：点击打开链接
如果已经运行过一次Keras，你将在下面的目录下找到Keras的配置文件：~/.keras/keras.json
如果该目录下没有该文件，你可以手动创建一个
将文件的默认配置如下：
C:\Users\Administrator>python Python2.7.12|Anaconda4.2.0(64-bit)|(default,Jun292016,11:07:13)[MSCv.150064bit(AMD64)]onwin32 Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation. AnacondaisbroughttoyoubyContinuumAnalytics. Pleasecheckout:http://continuum.io/thanksandhttps://anaconda.org >>>importkeras UsingTensorFlowbackend. Traceback(mostrecentcalllast): File"",line1,in File"C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\__init__.py",line2,in from.importbackend File"C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py",line68,in from.tensorflow_backendimport* File"C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py",line1,in importtensorflowastf ImportError:Nomodulenamedtensorflow >>>importkeras UsingTheanobackend. WARNING(theano.configdefaults):g++notdetected!TheanowillbeunabletoexecuteoptimizedC-implementations(forbothCPUandGPU)andwilldefaulttoPythonimplementations.Performancewillbeseverelydegraded.Toremovethiswarning,setTheanoflagscxxtoanemptystring.
方法一：将C:\Anaconda2\Lib\site-packages\keras\backend\__init__.py的line27修改
#Defaultbackend:TensorFlow. #_BACKEND='tensorflow' _BACKEND='theano'
然后，python->importkeras
方法二：出现tensorflow提示错误的话，需要修改下面的位置的内容
C:\Users\Administrator\.keras\keras.json
{
"image_dim_ordering":"tf",
"epsilon":1e-07,
"floatx":"float32",
"backend":"tensorflow"
}
将
{
"image_dim_ordering":"tf",
"epsilon":1e-07,
"floatx":"float32",
"backend":"theano"
}
补充知识：keras修改backend.py，完成永久配置tensorflow-gpu调用方式
编写keras程序中出现了GPU的内存问题，需要调节keras预设的tensorflow设置参数，每次都必须单独设置gpu选项比较麻烦，可以设置keras下的tensorflow_backend.py实现永久配置keras。
本人的配置：ubuntu18.04+cuda10.0+cuda7.5.1+MX150+tensorflow-gpu1.13.1
初始设置中出现内存错误。
keras依赖的config文件位置
keras的配置文件在linux下在如下的地址中，在用户账户下的隐藏文件夹中.
//一般的安装位置
~/.local/lib/python2.7/site-packages/keras/backend
使用文件编辑器（vim，vi，nano等）打开tensorflow_backend.py文件
//一般在文件的180行左右，修改为如下
...
else:
if_SESSIONisNone:
ifnotos.environ.get('OMP_NUM_THREADS'):
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth=True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9
else:
num_thread=int(os.environ.get('OMP_NUM_THREADS'))
config=tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=num_thread,
allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth=True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9
_SESSION=tf.Session(config=config)
session=_SESSION
...
以上这篇keras的backend设置tensorflow,theano操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。