原理介紹

keras是一種基于模塊的高級深度學習開發框架，它并沒有僅依賴于某一種高速底層張量庫，而是對各種底層張量庫進行高層模塊封裝，讓底層庫完成諸如張量積、卷積操作。

目前，Keras提供了三種后端實現：TensorFlow后端，Theano后端和CNTK后端。

TensorFlow是Google開發的開源符號張量操縱框架。

Theano是由蒙特利爾大學的LISA Lab開發的開源符號張量操縱框架。

CNTK是由Microsoft開發的用于深度學習的開源工具包。

含義

即可以使用抽象的Keras后端編寫新代碼。

下面的代碼實例化輸入占位符。它等同于tf.placeholder()或th.tensor.matrix()，th.tensor.tensor3()等等。

inputs = K.placeholder(shape=(2, 4, 5))
# also works:
inputs = K.placeholder(shape=(None, 4, 5))
# also works:
inputs = K.placeholder(ndim=3)

補充：keras, from keras import backend as K 報錯

如果遇到from keras import backend as K 報錯情況，可能是因為keras.json文件里“backend”未設置成mxnet 或者 tensorflow等。

解決方案：

1、修改Backend:找到這個文件~/.keras/keras.json

其次將其中backend后面的框架修改成mxnet或者tensorflow。

cd ~/.keras
vim keras.json
#----------------------
{   # keras.json文件內容
    "image_dim_ordering": "tf",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "theano"
}

如果方案1無法解決問題，則可以嘗試方案2.

2、在python代碼中import keras前加入一個環境變量修改的語句

import os
os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow'

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。