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Keras
Keras 教程
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要激活此框架,请在您的使用带 Conda 的深度学习 AMI CLI 上使用这些命令。
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对于使用 CUDA 9 和 cuDNN 7 的 Python 3 上的具有 MXNet 后端的 Keras 2:
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source activate mxnet_p36 -
对于使用 CUDA 9 和 cuDNN 7 的 Python 2 上的具有 MXNet 后端的 Keras 2:
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source activate mxnet_p27 -
对于在 Python 3 上有 TensorFlow 后端的 Keras 2 和 CUDA 9 和 cudnn 7:
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source activate tensorflow_p36 -
对于在 Python 2 上有 TensorFlow 后端的 Keras 2 和 CUDA 9 和 cudnn 7:
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source activate tensorflow_p27
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要测试导入 Keras 以验证激活哪些后端,请使用这些命令:
$
ipython import keras as k以下内容应显示您的屏幕上:
Using MXNet backend
如果 Keras 正在使用 TensorFlow,则会显示以下内容:
Using TensorFlow backend
注意
如果您收到错误,或如果仍在使用错误的后端,则可以手动更新您的 Keras 配置。编辑
~/.keras/keras.json
文件并将后端设置更改为mxnet
或tensorflow
。
更多教程
有关使用具有 MXNet 后端的 Keras 的多 GPU 教程,请尝试Keras-MXNet Multi-GPU 训练教程。
您可以在带 Conda 的深度学习 AMI
~/examples/keras-mxnet
目录中查找有关具有 MXNet 后端的 Keras 的示例。你可以在带有 Conda 的深度学习 AMI 目录中找到带有 TensorFlow 后端的 Kera
~/examples/keras
s 的示例。有关其他教程和示例,请参阅 Keras
网站。