深度学习入门之Anaconda多版本控制、Theano安装踩坑总结（一）

最新推荐文章于 2019-06-24 22:36:48 发布

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#Theano #深度学习 #Anaconda #多版本python

本文分享了作者在学习深度学习过程中，使用Anaconda进行多版本Python管理以及安装Theano时遇到的问题与解决办法。文章强调了Python、Tensorflow、Theano和Keras之间的关系，并指出Theano安装需要注意Python版本，通常推荐使用Python 3.5。此外，介绍了如何使用conda创建虚拟环境来解决版本冲突问题。

最近开始跑程序了，想象中的样子是：下载代码-->配置环境-->点击运行-->出结果，实际中却是bug bug bug bug bug.......................此处省略千行泪...................嘿嘿，接下来进入正题啦。

原本准备学Pytorch的，结果不小心入了Tensorflow的坑，再加上前两天谷歌TensorFlow开发者峰会刚刚在美国召开，迎来了TensorFlow2.0 Alpha版本的正式发布，吴恩达也推出了配套的新课，本着做一名称职的程序媛的原则，持着一颗观望的心，不知不觉入坑.....当然了，现在还处于小白阶段，这篇文章主要想总结一下这两天学到的内容，分享给大家~

1. Tensorflow、Theano和Keras的关系

Keras可以说是一个高级API，TensorFlow 2.0 舍弃掉了其他API，将 Keras API 指定为构建以及训练深度模型的API。所以呢，也就是说，Keras是可以基于Tensorflow的。事实上，Keras也可以基于Theano，对于Keras来说，它可以指定Tensorflow或者Theano作为后端，只不过默认为Tensorflow。

Keras的最大优点在于，用户体验非常好，模块性强，提供了简洁的API。在Keras中，网络层、数据预处理、损失函数、激活函数、优化器、正则化方法都有独立模块，你可以自由组合，从而构建自己的模型。举个例子，比如常用的层有：Dense层——全连接层，Activation层——激活层，Dropout层等等。网上可以查到一些大神们做的思维导图，清晰地展示了Keras有哪些内容，大家可以自行查找哦。

2. Theano安装过程中踩过的坑