深度学习框架Keras安装与配置

安装Miniconda

采用conda管理Python环境对于开发较为方便,参考这篇文章:Miniconda安装和配置。安装完成后创建并激活环境。

安装PyTorch

先安装PyTorch,当前版本为2.3.0。按照官网的说明,Windows系统,没有CUDA,安装命令为:

pip3 install torch torchvision torchaudio

采用conda的安装命令:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装完成后测试。

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出:

tensor([[0.4438, 0.9749, 0.7690],
        [0.4470, 0.0094, 0.9484],
        [0.1192, 0.9882, 0.2020],
        [0.4336, 0.2761, 0.5527],
        [0.7413, 0.1202, 0.7484]])

说明安装正常。

安装Keras

Keras 3可以采用PyTorch作为后端,而Keras 2只能用TensorFlow,所以采用Keras 3版本。当前最新的版本是3.3.3。Python版本最低为3.9。进入conda环境,采用官网安装命令pip install --upgrade keras安装。

配置后端

Keras默认采用TensorFlow作为后端,如采用Pytorch,则需手工配置。在Windows下,编辑C:\Users\当前用户名\.keras\keras.json,将"backend"内容由 "tensorflow"改为"torch"。

安装测试

安装完成后测试import keras,提示缺少packaging包,用pip安装,重新测试,可以正常输出版本号。

import keras
print(keras.__version__)
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