Keras: 基於Theano和TensorFlow的快速深度學習庫

徐海蛟教學


Keras是一個極簡和高度模塊化的神經網絡庫,Keras由純Python編寫而成並基Tensorflow或Theano。Keras 爲支持快速實驗而生,能夠把你的idea迅速轉換爲結果,學習門檻較低。


Windows的版本選擇,可採用Windows 7 / 10作爲基礎環境。


python環境建設推薦使用科學計算集成python發行版Anaconda,Anaconda 是Python衆多發行版中非常適用於科學計算的版本,裏面已經集成了很多優秀的科學計算Python庫。下載地址: Anaconda web(自行搜索,不便粘貼網址),可以從官網下載Anaconda,也可以從清華大學鏡像站點下載,例如下載 Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,雙擊安裝,很快安裝好了Python 3.5.2。


Keras適用的Python版本是:Python 2.7 ~ 3.5 。


不管是cpu版本還是gpu版本都需要安裝GCC編譯環境。在CMD或者Powershell中輸入:

conda install mingw libpython


在我的電腦上右鍵->屬性->高級->環境變量->系統變量中的path,添加MinGW目錄,例如:

...\Anaconda3\MinGW\bin;...\Anaconda3\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib


Keras深度學習框架是基於Theano或Tensorflow框架安裝的,所以首先要準備底層框架的搭建,然而目前Tensorflow 不支持Windows版本,所以選用Theano安裝即可。


這裏,在 Windows 實驗中未安裝 CUDA包和加速庫CuDNN。


添加pip軟件源,在CMD命令行或者Powershell中輸入:

conda config --show

conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'

conda config --set show_channel_urls yes


在CMD命令行或者Powershell中輸入:

pip install theano

pip install keras


出現 Successfully installed theano-0.8.2 表示theano 安裝成功,

出現 Successfully installed keras-1.1.1 表示keras 安裝成功。



驗證數據處理包 NumPy

在CMD命令行或者Powershell中輸入:

python

>>>import numpy; numpy.test()

Ran 5759 tests in 64.460s

OK (KNOWNFAIL=8, SKIP=12)

<nose.result.TextTestResult run=5759 errors=0 failures=0>

>>>


驗證數據處理包 SciPy

>>>import scipy; scipy.test()

Ran 23217 tests in 353.916s

OK (KNOWNFAIL=60, SKIP=1834)

<nose.result.TextTestResult run=23217 errors=0 failures=0>

>>>


驗證深度學習庫 Theano

>>>import theano; theano.test()

>>>


驗證 keras

>>>import keras

Using Theano(Tensorflow) backend.

>>>


發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章