方法1
在users文件夹下新建.keras文件夹,在文件夹下新建keras.json文件,json内容为:
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{
"image_dim_ordering" : "tf" ,
"epsilon" : 1e - 07 ,
"floatx" : "float32" ,
"backend" : "tensorflow"
}
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这其中的backend可以是tensorflow或者theano,当然前提是你已经安装好了。
但是上面这种方式有一个弊端就是每次当你想切换backend的时候都需要手动修改这个文件,所以有一种能够动态修改的方式不是更好吗?请看下面的方法:
方法2
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import os
os.environ[ 'KERAS_BACKEND' ] = 'tensorflow'
import keras.backend as K
K.set_image_dim_ordering( 'tf' )
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首先载入os库,将keras的backend修改为tensorflow,再将keras的backend加载,设置order为tensorflow格式。
补充:解决引入keras后出现的Using TensorFlow backend的错误
问题:
用Anaconda检索keras-gpu,apply后,理论上应该自动配好相关的cuddn和tensorflow-gpu及其相应版本,但运行程序时出现如标题错误和一堆报错。
按网上一堆方法改,都不好用。比如,加os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow-gpu',更新setup tool等。
解决:
最后误打误撞,在Anaconda上修改tensorflow-gpu版本由之前默认的1.10改成1.80
python3.6
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服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/linuxwindowsios/article/details/68483618