Keras - 后端配置

本章详细介绍了 Keras 后端实现 TensorFlow 和 Theano。让我们逐一介绍每个实现。

TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开发的用于数值计算任务的开源机器学习库。Keras 是基于 TensorFlow 或 Theano 构建的高级 API。我们已经知道如何使用 pip 安装 TensorFlow。

如果尚未安装，您可以使用以下命令安装 −

pip install TensorFlow

一旦我们执行 keras，我们就可以看到配置文件位于您的主目录中，然后转到 .keras/keras.json。

{
    "image_data_format": "channels_last",
    "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow"
}

这里，

image_data_format 表示数据格式。
epsilon 表示数字常量。它用于避免 DivideByZero 错误。
floatx 表示默认数据类型 float32。您也可以使用 set_floatx() 方法将其更改为 float16 或 float64。
image_data_format 表示数据格式。

假设，如果文件未创建，则移动到该位置并使用以下步骤创建 −

> cd home
> mkdir .keras
> vi keras.json

请记住，您应该指定 .keras 作为其文件夹名称，并在 keras.json 文件中添加上述配置。我们可以执行一些预定义的操作来了解后端函数。

Theano 是一个开源深度学习库，可让您有效地评估多维数组。我们可以使用以下命令轻松安装 −

pip install theano

默认情况下，keras 使用 TensorFlow 后端。如果您想将后端配置从 TensorFlow 更改为 Theano，只需在 keras.json 文件中更改 backend = theano。它如下所述 −

{ 
   "image_data_format": "channels_last", 
   "epsilon": 1e-07, 
   "floatx": "float32", 
   "backend": "theano" 
}

现在保存您的文件，重新启动您的终端并启动 keras，您的后端将被更改。

>>> import keras as k 
using theano backend.