基于keras中import keras.backend as K的含义说明

原理介绍

keras是一种基于模块的高级深度学习开发框架，它并没有仅依赖于某一种高速底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库完成诸如张量积、卷积操作。

目前，Keras提供了三种后端实现：TensorFlow后端，Theano后端和CNTK后端。

TensorFlow是Google开发的开源符号张量操纵框架。

Theano是由蒙特利尔大学的LISA Lab开发的开源符号张量操纵框架。

CNTK是由Microsoft开发的用于深度学习的开源工具包。

含义

即可以使用抽象的Keras后端编写新代码。

下面的代码实例化输入占位符。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)

补充：keras, from keras import backend as K 报错

如果遇到from keras import backend as K 报错情况，可能是因为keras.json文件里“backend”未设置成mxnet 或者 tensorflow等。

解决方案：

1、修改Backend:找到这个文件~/.keras/keras.json

其次将其中backend后面的框架修改成mxnet或者tensorflow。

cd ~/.keras
vim keras.json
#----------------------
{# keras.json文件内容
 "image_dim_ordering": "tf",
 "epsilon": 1e-07,
 "floatx": "float32",
 "backend": "theano"
}

如果方案1无法解决问题，则可以尝试方案2.

2、在python代码中import keras前加入一个环境变量修改的语句

import os
os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow'

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持本站。

香港服务器租用

版权声明：本站文章来源标注为YINGSOO的内容版权均为本站所有，欢迎引用、转载，请保持原文完整并注明来源及原文链接。禁止复制或仿造本网站，禁止在非www.yingsoo.com所属的服务器上建立镜像，否则将依法追究法律责任。本站部分内容来源于网友推荐、互联网收集整理而来，仅供学习参考，不代表本站立场，如有内容涉嫌侵权，请联系alex-e#qq.com处理。