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.

>>>