Keras - 后端配置

本章详细解释了 Keras 后端实现 TensorFlow 和 Theano。让我们逐一了解每个实现。

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源机器学习库，用于 Google 开发的数值计算任务。Keras 是一个构建在 TensorFlow 或 Theano 之上的高级 API。我们已经知道如何使用 pip 安装 TensorFlow。

如果尚未安装，可以使用以下命令安装：

pip install TensorFlow

一旦我们执行 keras，我们就可以看到配置文件位于您的主目录内，并转到 .keras/keras.json。

{ 
   "image_data_format": "channels_last", 
   "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" 
}

这里，

image_data_format 表示数据格式。
epsilon 表示数值常数。它用于避免除以零错误。
floatx 表示默认数据类型float32。您还可以使用set_floatx()方法将其更改为float16或float64。
image_data_format 表示数据格式。

假设，如果文件未创建，则移动到该位置并按照以下步骤创建：

> cd home 
> mkdir .keras 
> vi keras.json

请记住，您应该将 .keras 指定为其文件夹名称，并将上述配置添加到 keras.json 文件中。我们可以执行一些预定义的操作来了解后端函数。

Theano 是一个开源深度学习库，允许您有效地评估多维数组。我们可以使用以下命令轻松安装：

pip install theano

默认情况下，keras 使用 TensorFlow 后端。如果要将后端配置从 TensorFlow 更改为 Theano，只需在 keras.json 文件中将 backend = theano 更改即可。如下所述：

{ 
   "image_data_format": "channels_last", 
   "epsilon": 1e-07, 
   "floatx": "float32", 
   "backend": "theano" 
}

现在保存您的文件，重新启动终端并启动 keras，您的后端将更改。

>>> import keras as k 
using theano backend.

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