查看keras的默認backend實現(xiàn)方式
1 . 進入當前用戶目錄：
cd ~
2 . 查看當前目錄下的文件：
ls -a
3 . 找到.keras目錄并進入：
cd .keras
4 . 進入并查看keras.json文件：
cat keras.json
5 . 可能的顯示如下：
{“image_dim_ordering”:”tf”, “epsilon”: 1e-07, “floatx”: “float32”, “backend”: “tensorflow”}
補充知識：keras和tensorflow的channel之爭（你的channel是否正確？）
說到keras，封裝了tensorflow，因其簡單，方便，好用為吾等深度學(xué)習(xí)入門工具．tensorflow則相反，自由度高，坑多，新手上手很難，學(xué)習(xí)曲線很陡，即使老手，栽倒坑里都得罵娘(調(diào)試困難).
罵娘，你不是第一個也不是最后一個。
tensorflow2.0已經(jīng)出了，加入了動態(tài)圖機制，學(xué)了pytorch嗎。為什么，不好用。據(jù)統(tǒng)計，現(xiàn)在搞科研的更加喜歡用pytorch，因為其動態(tài)圖機制，就像調(diào)試python程序一樣調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實在是好。
扯了這么多，轉(zhuǎn)到正題。
其實，也就是說keras默認通道在前（channel-first），而tensorflow默認通道在后(channel-last)，跑程序時需要根據(jù)你的數(shù)據(jù)格式更改設(shè)置，~/keras/keras.json即可，當代碼里既有keras又有tensoflow時更要注意。
以上這篇查看keras的默認backend實現(xiàn)方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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