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在利用Keras進行實驗的時候，后端為Tensorflow，出現了以下問題：
1. 服務器端激活Anaconda環境跑程序時，實驗結果很差。
環境：tensorflow 1.4.0，keras 2.1.5
2. 服務器端未激活Anaconda環境跑程序時，實驗結果回到正常值。
環境：tensorflow 1.7.0，keras 2.0.8
3. 自己PC端跑相同程序時，實驗結果回到正常值。
環境：tensorflow 1.6.0，keras 2.1.5
懷疑實驗結果的異常性是由于Keras和Tensorflow版本之間的兼容性導致的。查閱網上資料，借鑒他人的經驗，將服務器端的Anaconda環境配置為：tensorflow 1.4.0，keras 2.0.8，實驗結果恢復了正常。
這里貼出參考的Keras和Tensorflow版本之間兼容性的鏈接，供參考：https://docs.floydhub.com/guides/environments/。
在配置環境和調用庫的時候，需要注意庫之間、與環境之間版本與API的兼容性。特別地，cuda版本、cudnn版本、tensorflow版本等。
以上這篇解決Keras 與 Tensorflow 版本之間的兼容性問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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