好了，今天从基础开始，教大家在 win10 系统中，使用 Anaconda + TensorFlow + Keras，快速搭建一个 Keras 的开发环境（CPU 版本），非常容易。 1. 下载完成后直接运行 Anaconda 的安装文件，按照提示一步一步安装就可以了。 安装完成后，会在 win10 的开始菜单发现 Anaconda 这些组件： ? 为了创建我们 keras 的开发环境，首先打开 Anaconda 组件 Anaconda Prompt，这是一个类似 cmd 的界面，便于我们对 Python 库的安装和管理。界面如下： ? 安装 Keras 同样，打开 Anaconda Prompt，进入 tensorflow 虚拟环境，使用 pip 安装 Keras： pip install keras 如果没有报错，表示安装没有问题。 因为我习惯了使用 Anaconda 自带的 Jupyter Nootbook，那么接下来我就教大家使用 Jupyter Notebook 调用 Keras 实例。
本文介绍在Anaconda软件上安装Keras，并且测试和验证。 ? 安装Keras之前，请阅读下面文章： 1 《Anaconda软件安装和简易使用教程》，介绍Anaconda软件的安装和简易使用。 2 《Anaconda软件安装TensorFlow教程》，介绍Anaconda平台上面成功安装和测试tensorflow。 【温馨提示】:在安装keras之前，请完成前面两篇文章中的软件安装和环境配置。 第一步:安装keras 打开Anaconda Prompt,进入r-tensorflow环境,执行安装keras命令 conda install -c conda-forge keras 如图： ? 第二步：测试keras keras安装完成后，测试keras是否安装成功。 测试代码 import kerasprint(keras.__version) 结果如图 ?----
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. ://pytorch.org/get-started/locally/ 然后复制页面中Run this Command后的代码,粘贴在你的命令行,等待安装完成就可以了~ # Anaconda3安装keras 其实keras是可以与tensorflow在共同环境下使用的,所以我们可以直接将keras安装在我们的tensorflow环境中。 直接运行命令: ```html conda install keras 或者 pip install keras ``` 等待安装完成即可。
:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 6, in <module> from . import conv_utils File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py", line 9, in <module > from .. import backend as K File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\backend\__init import deserialize_keras_object File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras import network File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\network.py
好了，今天从基础开始，教大家在 win10 系统中，使用 Anaconda + TensorFlow + Keras，快速搭建一个 Keras 的开发环境（CPU 版本），非常容易。 1. 安装 Anaconda 打开 Anaconda 的官方下载地址： https://www.anaconda.com/download/ 就能看到最新的下载版本： 选择 Python 3.7 version 为了创建我们 keras 的开发环境，首先打开 Anaconda 组件 Anaconda Prompt，这是一个类似 cmd 的界面，便于我们对 Python 库的安装和管理。 安装 Keras 同样，打开 Anaconda Prompt，进入 tensorflow 虚拟环境，使用 pip 安装 Keras： pip install keras 如果没有报错，表示安装没有问题。 因为我习惯了使用 Anaconda 自带的 Jupyter Nootbook，那么接下来我就教大家使用 Jupyter Notebook 调用 Keras 实例。
注意：我建议使用Keras进行深度学习，而Keras只需要安装Tnano或TensorFlow中的一个。在某些Windows系统上安装TensorFlow可能会出现问题。 3.通过键入以下内容安装Keras： pip install keras 4.确认您的深入学习环境已安装并正常工作。 __version__) # keras import keras print('keras: %s' % keras.__version__) 将脚本保存成文件deep_versions.py。 尝试一下Keras深度学习教程，如：Anaconda 用Keras分步开发您的第一个神经网络 进一步阅读 本节提供一些进一步阅读的链接。 Anaconda文档 Anaconda文档：安装 conda 使用conda Anaconda导航 安装Theano 安装TensorFlow Anaconda Keras安装 总结 恭喜你现在拥有一个用于机器学习和深入学习的工作
win7 系统环境安装步骤： 1.首先是安装Python，建议安装anaconda 2.安装完anaconda后打开anaconda promp命令行promp，输入conda list. 可以看到已经安装的库以及版本等信息，注意此时没有keras. 3.通过 conda install keras 或 pip install keras 直接安装。 ： C:\Users\Administrator python Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jun 29 2016, 11:07 Anaconda is brought to you by Continuum Analytics. ，可以设置keras下的tensorflow_backend.py实现永久配置keras。
打开Anaconda Prompt，输入命令，就可以运行py文件了 在打开的Anaconda Prompt的命令行中输入“pip install keras"，稍等片刻，keras直接就安装完了，好方便 安装深度学习框架Keras 上面都是基本的准备东西，要是你已经跪在前面了，那。。只能。。自求多福：) 啰，我现在要开始正式讲keras怎么用了！ 举例： 现在安装完scipy和numpy，我就可以下载安装keras了，就这样 pip install keras 这样keras就成功安装完了。 打开Anaconda Prompt，输入命令，就可以运行py文件了 然后在打开的Anaconda Prompt命令行中输入“pip install keras"，这样keras直接就安装完了，好方便 2、添加环境变量: path: E:/Anaconda/MinGW/bin;E:/Anaconda/MinGW/x86_64-w64-mingw32/lib; (32bit E:/Anaconda
安装 Anaconda 安装 Anaconda 很简单，在其官网上下载对应的 Win10（64位）版本，一步一步安装即可。安装后在启动栏显示安装成功的 Anaconda 组件。 2. 安装 Keras 安装 Keras 的方法与安装 TensorFlow 类似。需要注意的是 TensorFlow 与 Keras 版本的匹配。 一行命令完成 Keras 安装： pip install -i https://pypi.douban.com/simple keras==2.1.6 安装完成之后，可以验证。 进入 Python 环境，输入 “import tensorflow as tf” 和 “import keras”，如果没有报错，则证明 TensorFlow 和 Keras 均安装成功。 5. 首先，打开 Anaconda Prompt，进入 MaskRCNN 环境，安装 jupyter notebook，方法与上面安装其它 Python 库类似，也可以在 Anaconda Navigator
py_1 15 KB anaconda certifi-2019.11.28 | py37_0 156 KB anaconda _0 1.4 MB anaconda keras-preprocessing-1.1.0 | py_1 36 KB anaconda _0 711 KB anaconda pyasn1-0.4.8 | py_0 58 KB anaconda -64::grpcio-1.27.2-py37hf8bcb03_0 keras-preprocessi~ anaconda/noarch::keras-preprocessing-1.1.0-py_ ############################################################################################ | 100% keras-preprocessing
安装anaconda后查询CPU版本时打开Anaconda Prompt输入 python 然后输入 import tensorflow as tf tf. 查询GPU版本时打开Anaconda Prompt(tensorflow-gpu)输入 python 然后输入 import tensorflow as tf tf. __path__ 即可 至于keras的目录 输入 from tensorflow import keras keras. __path__ 即可~ 补充知识：keras文件存放的目录 win10 的路径为 C:\Users\user_name\.keras ? 将下载的文件放在models文件夹里 之前就是程序会先检测这个文件夹是否有文件 没有的话会自动下载 不过速度非常慢 以上这篇在tensorflow以及keras安装目录查询操作(windows下)就是小编分享给大家的全部内容了
ERROR: keras-applications 1.0.8 requires h5py, which is not installed. /anaconda/pkgs/main keras-preprocessing-1.1.0 | py_1 36 KB https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn -2019.4-233 keras-applications anaconda/pkgs/main/noarch::keras-applications-1.0.8-py_0 keras-preprocessi ~ anaconda/pkgs/main/noarch::keras-preprocessing-1.1.0-py_1 libgfortran anaconda/pkgs/main/osx ERROR: keras-applications 1.0.8 requires h5py, which is not installed.
main cudnn 7.6.5 cuda10.1_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda main cycler 0.10.0 py36h009560c_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda main freetype 2.10.2 hd328e21_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda main gast 0.2.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda /pkgs/main keras-applications 1.0.8 py_0 defaults keras-preprocessing
update conda pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2 conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda conda 安装的是tf2.0最新版 cudnn7.3.1和cudatoolkit-10.0版本，可以下载下来本地安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda 一般通过tensorflow.keras来使用，但是pycharm没有提示，原因是因为实际的keras路径放在tensorflow/python/keras，但是在程序中tensorflow有没有python 这个目录，解决方法如下： try: import tensorflow.python.keras as keras except: import tensorflow.keras as keras
如果想了解TensorFlow的发展史，可以查看笔者CSDN约稿文章：『王霸之路』从0.1到2.0一文看尽TensorFlow奋斗史 TensorFlow和Keras都是在4年前发布的（Keras为2015 利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。 将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。 本系列教程综合了TensorFlow 2.0灵活方便与Keras简单好用的特点，使得开发人员能在几天的学习使用之后能掌握TensorFlow 2.0与Keras的简单使用。 conda 我推荐使用安装miniconda，大家可以理解为精简版的anaconda，只保留了一些必备的组件，所以安装会比快上很多，同时也能满足我们管理python环境的需求。 /anaconda/miniconda/ 选择适合自己的版本就可以， windows推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda
要想进行CNN的开发，可以使用成熟的开发框架，我使用的是Keras，采用tensorflow作为后端。 2）安装Anaconda，也比较简单，官网下载之后，一直下一步完成安装。 3）在Anaconda里创建一个解释器环境，之后会将CNN需要用到的各种Python开发包放到这个环境里。 image.png 4）打开PyCharm，在设置中选择编译器环境，选择刚刚建立的环境即可： image.png 5）在Anaconda里添加各种需要的Python开发包，包括keras、tensorflow-gpu 、numpy、pandas等，需要注意的是，keras、tensorflow有版本对应关系，如果安装的版本不匹配，可能会在使用过程中报错，提示没有ddl文件。 注：后续如果需要导入其他包，也可以在Anaconda里先安装。
适合人群 会python基础语法 数据分析会一点（数据需要预处理） 简单了解过神经网络 配置环境 创建虚拟环境 为了让项目相互独立，不同项目使用不同的Python环境是很重要的，这里使用的为anaconda conda create --name deep python=3.5 anaconda 安装tensorflow和keras 这里我们通过pip安装即可。 pip install tensorflow pip install keras 查看版本 安装库的时候是可以看到库的版本的，当然我们也可以在notebook中查看~ import tensorflow as tf import keras tf. __version__ keras.__version__ 版本分别为1.12.0和2.2.4~和书中的版本差别有点大，到时候代码有问题，就只能自己查了。
此时控制台输入python，已不再是系统自带的2.7版本，而是anaconda中的python版本。 4. 若要删除anaconda，直接将anaconda的安装目录整体删除即可： rm -rf /root/anaconda3 6. 0 (4).png 创建虚拟环境 1.创建python=3.7的名字为keras的虚拟环境 conda create --name keras python=3.7 2.激活keras环境 conda sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 虚拟环境中安装Keras 1.利用pip指令安装keras pip install keras 2.利用代码测试检查 keras是否安装成功，无报错即安装成功。
本次安装教程vs2015，python，theano，keras，cuda均正确安装，但是无法使用gpu加速，各种配置均试过，均失败，还希望有热心博友帮忙解答 ---- 1. 自身 conda update anaconda 6. ://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 启动环境 activate python34 列出所有环境（被激活的环境会带一个*） conda info -e 安装theano+keras 直接安装theano会出现错误，由于缺少vs编译器,先安装以下 conda install scipy -n python34 安装theano pip install theano 安装keras pip install keras 如果想使用ipython，需要在新的环境下安装ipyhon conda install ipython 配置Theano 在个人主文件夹下新建一个“.
首先，下载Anaconda，注意，要是最新版的Anaconda。 我是在下面这个网址上下载的： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 由于我的计算机安装的是64位的Win10系统，我下载的是2020.7.24 但是，运行书中的代码时，又出现找不到keras库的错误，这很容易解决，在命令行界面输入： pip install keras 安装keras库即可。 此时，程序代码可以顺利运行了。
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