Keras 백엔드 JSON은 tensorflow으로 정의되어 있지만 Keras 여전히 keras은 다음이 될 수 있도록

Question

내가 JSON 파일을 변경 한 tensorflow 찾을 수 없습니다 :

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

을하지만 난 다음과 같은 간단한 Keras 자습서를 실행할 때 신경 네트워크 :

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation 
from keras.optimizers import SGD 

model = Sequential() 
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden units. 
# in the first layer, you must specify the expected input data shape: 
# here, 20-dimensional vectors. 
model.add(Dense(64, input_dim=20, init='uniform')) 
model.add(Activation('tanh')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(64, init='uniform')) 
model.add(Activation('tanh')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(10, init='uniform')) 
model.add(Activation('softmax')) 

sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', 
       optimizer=sgd, 
       metrics=['accuracy']) 

model.fit(X_train, y_train, 
      nb_epoch=20, 
      batch_size=16) 
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=16) 

에서 가져온으로 : https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/

난 여전히 다음과 같은 오류 얻을 :

를

Using TensorFlow backend. 
Traceback (most recent call last): 
    File "./keras_test", line 3, in <module> 
    from keras.models import Sequential 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/__init__.py", line 2, in <module> 
    from . import backend 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/__init__.py", line 67, in <module> 
    from .tensorflow_backend import * 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 1, in <module> 
    import tensorflow as tf 
ImportError: No module named tensorflow 

저는 문제가 무엇인지에 대한 아이디어가 없으므로 도움이 될 것입니다.

처음에는 파이썬 버전 문제 일 수 있다고 생각했습니다. 파이썬 코딩과 리눅스에 조금 익숙하기 때문에 실제로 파이썬 버전을 설치/업그레이드하고 있지만, 케사스가 나의 Tensorflow 백엔드와 동일한 파이썬 버전을 사용하기를 바랄 뿐이다. 아나콘다에서 사용하는 것 3). 뒤늦은 지경에서 나는 virtualenv를 실제로 사용해야하지만, 이것이 내 문제인지 아닌지는 잘 모르겠다. (가능한 한 많은 정보를 제공하려고 노력했다.)

내가 사용 Keras를 설치 :

sudo pip install keras 

내가 다시 실행하면 내가받을 다음과 같은 출력 : 또한 내가 실행 한 나의 Tensorflow 설치, 작동 100 % 확신

Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): keras in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): theano in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): pyyaml in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): six in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.7.1 in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from theano->keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): scipy>=0.11 in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from theano->keras) 
You are using pip version 8.1.2, however version 9.0.1 is available. 
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. 

(일부 GPU-Cuda 예제를 코딩했습니다.

감사합니다.

Answer 1

가장 분명한 사실을 잊어 버린 것 같습니다. TensorFlow는 설치되지 않았으며 Keras 종속성이 아닙니다. 나는 당신이 TensorFlow를 설치하는 것이 좋습니다 :

pip install --user tensorflow 

이것은 우리의 사용자 폴더에 TensorFlow를 설치합니다 (~/.local의) 루트 권한이 필요하지 않습니다. 다음과 같이 keras와 함께 tensorflow에 대한 모든 종속성을 설치할 수 있습니다

Answer 2

,

이 설정은 우분투 14.04 서버

# Pick up some TF dependencies 
apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ 
    build-essential \ 
    curl \ 
    git \ 
    cmake \ 
    libfreetype6-dev \ 
    libpng12-dev \ 
    libzmq3-dev \ 
    pkg-config \ 
    python \ 
    python-dev \ 
    rsync \ 
    software-properties-common \ 
    unzip \ 
    && \ 
apt-get clean && \ 
rm -rf /var/lib/apt/lists/* 

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py && \ 
python get-pip.py && \ 
rm get-pip.py 

pip --no-cache-dir install --upgrade ipython && \ 
pip --no-cache-dir install \ 
    ipykernel \ 
    jupyter \ 
    matplotlib \ 
    numpy \ 
    scipy \ 
    sklearn \ 
    pandas \ 
    Pillow \ 
    && \ 
python -m ipykernel.kernelspec 

# Install TensorFlow CPU version from central repo 
pip --no-cache-dir install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

# h5py is optional dependency for keras 
apt-get update && apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev 
pip install keras h5py 

입니다 여전히 환경 문제가 발생하는 경우,이를 사용하는 것이 좋습니다 것입니다 Dockerfile. 이것은 우리가 다른 시스템에서 환경을 복제하는 데 매우 유용한 것으로 밝혀진 로컬 파이썬과 독립적으로 작업 할 수있게 해줍니다. 이를 촉진하기 위해 Datmo 변환이 유용 할 수도 있습니다.

부인은 : 나는이 회사에서 일하는는 Datmo라고, 우리는