PyCharm环境下Keras安装与后端配置详解

Keras简介与Python版本要求

Keras是一款基于Python的高级神经网络API，支持以TensorFlow、CNTK或Theano作为底层后端运行。其核心设计理念在于加速实验迭代，确保用户能以极低的延迟将创意转化为实验结果，这对于科研工作的关键性不言而喻。目前，Keras兼容的Python版本范围为2.7至3.6。

本文示例环境使用的是PyCharm 2019.3版本。

Keras安装方法

第一步，直接在命令行窗口执行 pip install keras==2.1.6。

此前已配置阿里云镜像源，若使用其他镜像或尚未设置，可运行命令 pip instll -i https://pypi.douban.com/simple keras==2.1.6
。此外，也可通过IDE设置界面直接导入相关包。

此处指定安装版本为2.1.6。安装完成后的界面显示如下：

另外提及从GitHub源码安装的方式，但强烈不推荐此方法，因为速度极慢。考虑到网络访问的不确定性，此处不再赘述，建议开发者关注国内代码托管平台如码云的发展。首先，需使用git工具克隆Keras仓库：

git clone https://github.com/keras-team/keras.git

接着，进入Keras目录并执行安装命令：

cd keras
sudo python setup.py install

Keras后端配置指南

第二步，配置Keras的后端环境。

在Windows系统中，配置文件位于用户个人文件夹下的.keras\keras.json（默认路径通常为C:/Users/%你的用户名%）。在基于Keras进行模型训练时，无论是使用TensorFlow还是Theano，均需指定backend。若使用Keras搭建模型，必须配置~/.keras/keras.json文件，具体配置如下：

{
“image_dim_ordering”: “tf”,
“epsilon”: 1e-07,
“floatx”: “float32”,
“backend”: “tensorflow”
}

上述配置指定使用tensorflow作为后端。

若选择theano作为后端，配置方式如下：

{
“image_dim_ordering”: “th”,
“epsilon”: 1e-07,
“floatx”: “float32”,
“backend”: “theano”
}

更多详细信息可参考Keras中文文档。

TensorFlow与依赖版本建议

关于TensorFlow的安装，个人建议如下：

Python推荐版本为3.6。此前尝试3.7版本时遇到诸多问题，而3.8版本则存在兼容性障碍，建议避开。

pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.8.0

关于为何选择1.8版本，主要受限于精力及多版本间的兼容性问题，这是在本环境中成功安装的最高版本。

pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy==1.16.0

同样地，关于选择1.16版本的原因，也是由于精力有限及版本兼容限制，这是本环境成功安装的最高版本。若系统中存在其他版本，建议先进行卸载。

至此，关于在PyCharm中浅析Keras安装及初步理解的内容介绍完毕。如需了解更多Keras安装相关内容，请搜索本站历史文章或继续浏览后续文章，感谢大家的支持！