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Keras怎么安装？Keras安装教程步骤详解

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文章导读
上一个 测验 下一个 本章介绍如何在您的机器上安装 Keras。在进行安装之前，让我们先了解 Keras 的基本要求。
📋 目录
  1. A 前提条件
  2. B Keras 安装步骤
  3. C 使用 Python 安装 Keras
  4. D Anaconda Cloud
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Keras - 安装

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本章介绍如何在您的机器上安装 Keras。在进行安装之前，让我们先了解 Keras 的基本要求。

前提条件

您必须满足以下要求 −

  • 任何操作系统（Windows、Linux 或 Mac）
  • Python 版本 3.5 或更高。

Python

Keras 是一个基于 Python 的神经网络库，因此您的机器上必须安装 Python。如果 Python 已正确安装在您的机器上，请打开终端并输入 python，您会看到类似于下面的响应，

Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) 
[MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>>

目前最新版本是 3.7.2。如果尚未安装 Python，请访问官方 Python 网站 - www.python.org，根据您的操作系统下载最新版本并立即安装到您的系统上。

Keras 安装步骤

Keras 的安装非常简单。按照以下步骤在您的系统上正确安装 Keras。

步骤 1：创建虚拟环境

Virtualenv 用于为不同项目管理 Python 包。这有助于避免破坏其他环境中已安装的包。因此，在开发 Python 应用程序时，始终建议使用虚拟环境。

Linux/Mac OS

Linux 或 macOS 用户，请进入您的项目根目录，并输入以下命令创建虚拟环境，

python3 -m venv kerasenv

执行上述命令后，将在您的安装位置创建 kerasenv 目录，其中包含 bin、lib 和 include 文件夹。

Windows

Windows 用户可以使用以下命令，

py -m venv keras

步骤 2：激活环境

此步骤将在您的 shell 路径中配置 python 和 pip 可执行文件。

Linux/Mac OS

现在我们已经创建了一个名为 kerasvenv 的虚拟环境。进入该文件夹并输入以下命令，

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

Windows

Windows 用户进入 kerasenv 文件夹并输入以下命令，

.\env\Scripts\activate

步骤 3：Python 库

Keras 依赖以下 Python 库。

  • Numpy
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Matplotlib
  • Scipy
  • Seaborn

希望您已在系统上安装了上述所有库。如果这些库未安装，请使用以下命令逐一安装。

numpy

pip install numpy

您将看到以下响应，

Collecting numpy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
   numpy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      || 14.4MB 2.8MB/s

pandas

pip install pandas

我们将看到以下响应，

Collecting pandas 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
pandas-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      || 14.4MB 2.8MB/s

matplotlib

pip install matplotlib

我们将看到以下响应，

Collecting matplotlib 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      || 14.4MB 2.8MB/s

scipy

pip install scipy

我们将看到以下响应，

Collecting scipy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8 
/scipy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      || 14.4MB 2.8MB/s

scikit-learn

这是一个开源的机器学习库，用于分类、回归和聚类算法。在安装之前，需要满足以下要求 −

  • Python 版本 3.5 或更高
  • NumPy 版本 1.11.0 或更高
  • SciPy 版本 0.17.0 或更高
  • joblib 0.11 或更高。

现在，使用以下命令安装 scikit-learn −

pip install -U scikit-learn

Seaborn

Seaborn 是一个出色的库，可以让您轻松可视化数据。使用以下命令安装 −

pip install seaborn

您将看到类似以下的消息 −

Collecting seaborn 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc 
/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB) 100% 
   || 215kB 4.0MB/s 
Requirement already satisfied: numpy> = 1.9.3 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.17.0) 
Collecting pandas> = 0.15.2 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/39/b7/441375a152f3f9929ff8bc2915218ff1a063a59d7137ae0546db616749f9/ 
pandas-0.25.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.
macosx_10_10_x86_64.whl (10.1MB) 100% 
   || 10.1MB 1.8MB/s 
Requirement already satisfied: scipy>=0.14.0 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.3.0) 
Collecting matplotlib> = 1.4.3 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/c3/8b/af9e0984f
5c0df06d3fab0bf396eb09cbf05f8452de4e9502b182f59c33b/ 
matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64 
.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 100% 
   || 14.4MB 1.4MB/s 
...................................... 
...................................... 
Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0 
matplotlib-3.1.1 pandas-0.25.0 pyparsing-2.4.2 
python-dateutil-2.8.0 pytz-2019.2 seaborn-0.9.0

使用 Python 安装 Keras

到现在为止，我们已经完成了安装 Keras 的基本要求。现在，使用以下指定的相同程序安装 Keras −

pip install keras

退出虚拟环境

在项目中完成所有更改后，只需运行以下命令退出环境 −

deactivate

Anaconda Cloud

我们相信您已经在机器上安装了 anaconda cloud。如果尚未安装 anaconda，请访问官方链接 https://www.anaconda.com/download，并根据您的 OS 选择下载。

创建新的 conda 环境

启动 anaconda prompt，这将打开 base Anaconda 环境。让我们创建一个新的 conda 环境。此过程类似于 virtualenv。在您的 conda 终端中输入以下命令 −

conda create --name PythonCPU

如果需要，您也可以使用 GPU 创建并安装模块。在本教程中，我们遵循 CPU 说明。

激活 conda 环境

要激活环境，请使用以下命令 −

activate PythonCPU

安装 spyder

Spyder 是一个用于执行 python 应用程序的 IDE。让我们使用以下命令在我们的 conda 环境中安装此 IDE −

conda install spyder

安装 python 库

我们已经知道 keras 所需的 python 库，如 numpy、pandas 等。您可以使用以下语法安装所有模块 −

语法

conda install -c anaconda <module-name>

例如，您要安装 pandas −

conda install -c anaconda pandas

使用相同的方法，自己尝试安装剩余的模块。

安装 Keras

现在，一切看起来都很好，您可以使用以下命令开始安装 keras −

conda install -c anaconda keras

启动 spyder

最后，在您的 conda 终端中使用以下命令启动 spyder −

spyder

为了确保一切安装正确，请导入所有模块，这将添加所有内容，如果有任何问题，您将收到 module not found 错误消息。