配置 Keras 以使用 TensorFlow 而不是 Theano答案

【问题标题】：Configuring Keras to use Tensorflow instead of Theano配置 Keras 以使用 TensorFlow 而不是 Theano
【发布时间】：2017-10-04 19:04:31
【问题描述】：

我正在尝试在 Anaconda virtualenv 下配置 Keras 安装，所有这些都在 Ubuntu 17.04 下运行。我已经通过conda 安装了keras-gpu，并通过运行python -c 'import keras' 生成了一个引导~/.keras 目录；最后，我在该目录中更新了我的keras.json，将tensorflow 作为后端而不是theano。

我还使用conda 上提供的常规非 GPU keras 尝试了这些步骤。

我遇到的问题是我的keras.json 中的backend 选项正在被读取（因为无效值会引发异常），但被一个由 Anaconda 本身获取exported 的环境变量所否决- - 根据grep，有几个实例：

export KERAS_BACKEND=tensorflow
export KERAS_BACKEND=theano

...分散在~/miniconda3/pkgs/keras-2.0.2-py36_1/中的许多文件。

我不愿手动编辑这些文件，因为它们是由包管理器自动放置的，但我也想避免在每个会话开始时明确指定 KERAS_BACKEND=tensorflow，我想避免解决方案涉及direnv等工具。

如何让conda的keras默认使用tensorflow？

【问题讨论】：

有趣.... 对我来说效果很好的配置是使用 python 3.5 使用 conda 创建虚拟环境，并使用 pip 安装 tensorflow-gpu，使用 conda 安装 keras。这工作得很好，GPU 也工作得很好。（是Ubuntu 16.04）---但是如果使用jupiter，请注意，即使您在环境中安装它，它仍有可能尝试从外部加载包，这很痛苦。
您可以随时启动您的脚本，例如：env KERAS_BACKEND=tensorflow python my_keras_script.py。 Anaconda 和virtualenv 是两个不同的工具，你都用了吗？

标签： tensorflow keras conda

【解决方案1】：

问题可能出在keras package conda-forge 上的文件activate.sh 中。此文件中的 export 语句是不必要的，应在 IMO 中删除。没有理由限制 linux 用户使用 theano 作为 Keras 后端（或 Mac OSX 的 TensorFlow）。

#!/bin/bash
if [ "$(uname)" == "Darwin" ]
then
    # for Mac OSX
    export KERAS_BACKEND=tensorflow
elif [ "$(uname)" == "Linux" ]
then
    # for Linux
    export KERAS_BACKEND=theano
fi

您可以通过以下方式解决问题：

从 activate.sh 中删除这些环境设置。
删除当前安装的keras和keras-gpu，然后使用conda install -c defaults keras 安装 keras： keras 的非 conda-forge 版本似乎没问题。我没有在我的机器上找到任何这些环境设置。
pip install keras：删除当前安装的keras和keras-gpu，然后只安装python包。

【讨论】：

使用pip install keras tensorflow-gpu 成功了。谢谢！