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本篇內容介紹了“keras中from keras import backend as K報錯怎么解決”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
keras是一種基于模塊的高級深度學習開發框架,它并沒有僅依賴于某一種高速底層張量庫,而是對各種底層張量庫進行高層模塊封裝,讓底層庫完成諸如張量積、卷積操作。
目前,Keras提供了三種后端實現:TensorFlow后端,Theano后端和CNTK后端。
TensorFlow是Google開發的開源符號張量操縱框架。
Theano是由蒙特利爾大學的LISA Lab開發的開源符號張量操縱框架。
CNTK是由Microsoft開發的用于深度學習的開源工具包。
即可以使用抽象的Keras后端編寫新代碼。
下面的代碼實例化輸入占位符。它等同于tf.placeholder()或th.tensor.matrix(),th.tensor.tensor3()等等。
inputs = K.placeholder(shape=(2, 4, 5))
# also works:
inputs = K.placeholder(shape=(None, 4, 5))
# also works:
inputs = K.placeholder(ndim=3)
補充:keras, from keras import backend as K 報錯
如果遇到from keras import backend as K 報錯情況,可能是因為keras.json文件里“backend”未設置成mxnet 或者 tensorflow等。
其次將其中backend后面的框架修改成mxnet或者tensorflow。
cd ~/.keras
vim keras.json
#----------------------
{ # keras.json文件內容
"image_dim_ordering": "tf",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "theano"
}
如果方案1無法解決問題,則可以嘗試方案2.
import os
os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow'
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