本篇内容介绍了“keras中from keras import backend as K报错怎么解决”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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。
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。
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.
import os
os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow'
“keras中from keras import backend as K报错怎么解决”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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