Theano+Keras开发环境搭建（最简单的教程）

Keras 是一个模型级别的库，为深度学习模型提供了高级别的开发块（building blocks），它不需要处理低级别的操作例如 tensor products, convolutions 等等。而是依赖于依赖于优化好的 tensor 操作库来做这些事情，他们就是Keras的后端引擎（backend engine），Keras 有三个后端实现：TensorFlow backend, Theano backend, CNTK backend
翻译水平有限，详情见官方文档的介绍。

一、Theano 安装

安装 theano, 在命令行输入命令:

     pip install theano

测试 theano，测试时出现的错误在第三部分都能够找到解决办法。

   import theanotheano.test()

二、keras 安装

安装 keras, 在命令行输入，后面可以跟上你想安装的版本号，没有的话默认应该是下载最新的版本。

    pip install keras==1.0.7

在 python 环境测试 keras

    >>>import kerasUsing TensorFlow backend

修改 keras 的 backend 此处参考官方文档

找到 Keras 的配置文件 $HOME/.keras/keras.json
对于 Windows 用户来说是 %USERPROFILE%/.keras/keras.json
如果这个文件不存在，你可以创建一个。关于%USERPROFILE%是什么意思
默认的配置文件是下面这个样子，你可以把 tensorflow 改写为 theano。

{"image_data_format": "channels_last","epsilon": 1e-07,"floatx": "float32","backend": "tensorflow"
}

万一安装了最新版本发现跑别人的代码各种问题（比如我），就先卸载了再安装。

    >pip uninstall kerasSuccessfully uninstalled keras-2.2.4>pip install  keras==1.0.7Successfully installed keras-1.0.7

三、安装过程出现的错误

(theano.configdefaults): g++ not available, if using conda: `conda install m2w64-toolchain

解决方法：

在 anaconda 中的 promp t中输入：conda install m2w64-toolchain
在安装好 m2w64-toolchain 后，接着输入：conda install libpython

RemoveError: ‘setuptools’ is a dependency of conda and cannot be removed from conda’s operatin

网上有四种解决方法，都试一试，原文链接

pip uninstall install setuptools 然后 conda install setuptools
conda update conda
conda update --force conda
conda install -c anaconda setuptools

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