基于keras中import keras.backend as K的含義說明
原理介紹
keras是一種基于模塊的高級(jí)深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架,它并沒有僅依賴于某一種高速底層張量庫,而是對(duì)各種底層張量庫進(jìn)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(shí)現(xiàn):TensorFlow后端,Theano后端和CNTK后端。
TensorFlow是Google開發(fā)的開源符號(hào)張量操縱框架。
Theano是由蒙特利爾大學(xué)的LISA Lab開發(fā)的開源符號(hào)張量操縱框架。
CNTK是由Microsoft開發(fā)的用于深度學(xué)習(xí)的開源工具包。
含義
即可以使用抽象的Keras后端編寫新代碼。
下面的代碼實(shí)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(bǔ)充:keras, from keras import backend as K 報(bào)錯(cuò)
如果遇到from keras import backend as K 報(bào)錯(cuò)情況,可能是因?yàn)閗eras.json文件里“backend”未設(shè)置成mxnet 或者 tensorflow等。
解決方案:
1、修改Backend:找到這個(gè)文件~/.keras/keras.json
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(nèi)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.
2、在python代碼中import keras前加入一個(gè)環(huán)境變量修改的語句
import os os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow'
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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