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小編給大家分享一下keras的backend如何設(shè)置tensorflow,theano操作方法,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討方法吧!
win7 系統(tǒng)環(huán)境安裝步驟:
1.首先是安裝Python,建議安裝anaconda
2.安裝完anaconda后打開(kāi)anaconda promp命令行promp,輸入conda list.
可以看到已經(jīng)安裝的庫(kù)以及版本等信息,注意此時(shí)沒(méi)有keras.
3.通過(guò) conda install keras 或 pip install keras 直接安裝。(會(huì)默認(rèn)的給你安裝keras最新版本和所需要的theano)
4.安裝完成之后,就可以打開(kāi)notebook,輸入import keras 檢查是否成功。
5.因?yàn)閣indows版本的tensorflow剛剛才推出,所以目前支持性不太好。
但是keras的backend 同時(shí)支持tensorflow和theano.
并且默認(rèn)是tensorflow,因此在win本上需要更改backend為theano才能運(yùn)行。
這是官網(wǎng)的配置文檔:點(diǎn)擊打開(kāi)鏈接
如果已經(jīng)運(yùn)行過(guò)一次Keras,你將在下面的目錄下找到Keras的配置文件:~/.keras/keras.json
如果該目錄下沒(méi)有該文件,你可以手動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)
將文件的默認(rèn)配置如下:
C:\Users\Administrator>python Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jun 29 2016, 11:07:13) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Anaconda is brought to you by Continuum Analytics. Please check out: http://continuum.io/thanks and https://anaconda.org >>> import keras Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 2, in <module> from . import backend File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 68, in <module> from .tensorflow_backend import * File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 1, in <module> import tensorflow as tf ImportError: No module named tensorflow >>> import keras Using Theano backend. WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Python implementations. Performance will be severely degraded. To remove this warning, set Theano flags cxx to an empty string.
方法一:將C:\Anaconda2\Lib\site-packages\keras\backend\__init__.py的line 27修改
# Default backend: TensorFlow. #_BACKEND = 'tensorflow' _BACKEND = 'theano'
然后,python-> import keras
方法二: 出現(xiàn) tensorflow提示錯(cuò)誤的話,需要修改下面的位置的內(nèi)容
C:\Users\Administrator\.keras\keras.json { "image_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" }
將
{ "image_dim_ordering": "tf", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "theano" }
補(bǔ)充知識(shí):keras修改backend.py,完成永久配置tensorflow-gpu調(diào)用方式
編寫(xiě)keras程序中出現(xiàn)了GPU的內(nèi)存問(wèn)題,需要調(diào)節(jié)keras預(yù)設(shè)的tensorflow設(shè)置參數(shù),每次都必須單獨(dú)設(shè)置gpu選項(xiàng)比較麻煩,可以設(shè)置keras下的tensorflow_backend.py實(shí)現(xiàn)永久配置keras。
本人的配置:ubuntu18.04+cuda10.0+cuda7.5.1+MX150+tensorflow-gpu1.13.1
初始設(shè)置中出現(xiàn)內(nèi)存錯(cuò)誤。
keras依賴的config文件位置
keras的配置文件在linux下在如下的地址中,在用戶賬戶下的隱藏文件夾中.
// 一般的安裝位置
~/.local/lib/python2.7/site-packages/keras/backend
使用文件編輯器(vim,vi,nano等)打開(kāi)tensorflow_backend.py文件
// 一般在文件的180行左右,修改為如下 ... else: if _SESSION is None: if not os.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 ...
看完了這篇文章,相信你對(duì)keras的backend如何設(shè)置tensorflow,theano操作方法有了一定的了解,想了解更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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