Keras: 基于Theano和TensorFlow的快速深度学习库

徐海蛟教学


Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，学习门槛较低。


Windows的版本选择，可采用Windows 7 / 10作为基础环境。


python环境建设推荐使用科学计算集成python发行版Anaconda，Anaconda 是Python众多发行版中非常适用于科学计算的版本，里面已经集成了很多优秀的科学计算Python库。下载地址： Anaconda web（自行搜索，不便粘贴网址），可以从官网下载Anaconda，也可以从清华大学镜像站点下载，例如下载 Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe，双击安装，很快安装好了Python 3.5.2。


Keras适用的Python版本是：Python 2.7 ～ 3.5 。


不管是cpu版本还是gpu版本都需要安装GCC编译环境。在CMD或者Powershell中输入：
conda install mingw libpython


在我的电脑上右键->属性->高级->环境变量->系统变量中的path，添加MinGW目录，例如:
...\Anaconda3\MinGW\bin;...\Anaconda3\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib


Keras深度学习框架是基于Theano或Tensorflow框架安装的，所以首先要准备底层框架的搭建，然而目前Tensorflow 不支持Windows版本，所以选用Theano安装即可。


这里，在 Windows 实验中未安装 CUDA包和加速库CuDNN。


添加pip软件源，在CMD命令行或者Powershell中输入：
conda config --show
conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes


在CMD命令行或者Powershell中输入：
pip install theano
pip install keras


出现 Successfully installed theano-0.8.2 表示theano 安装成功，
出现 Successfully installed keras-1.1.1 表示keras 安装成功。




验证数据处理包 NumPy
在CMD命令行或者Powershell中输入：
python
>>>import numpy; numpy.test()
Ran 5759 tests in 64.460s
OK (KNOWNFAIL=8, SKIP=12)
<nose.result.TextTestResult run=5759 errors=0 failures=0>
>>>


验证数据处理包 SciPy
>>>import scipy; scipy.test()
Ran 23217 tests in 353.916s
OK (KNOWNFAIL=60, SKIP=1834)
<nose.result.TextTestResult run=23217 errors=0 failures=0>
>>>


验证深度学习库 Theano
>>>import theano; theano.test()
>>>


验证 keras
>>>import keras
Using Theano(Tensorflow) backend.
>>>