Ubuntu安装keras模块

最新推荐文章于 2024-11-01 14:57:20 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-01 14:57:20 发布 · 2k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#ubuntu #keras

本文介绍了如何使用pip安装TensorFlow及Keras等依赖库，包括NumPy、SciPy、scikit-learn、Pillow和h5py等，为开展深度学习项目做准备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

安装TensorFlow

pip install tensorflow

安装Keras

pip install numpy scipy
pip install scikit-learn
pip install pillow
pip install h5py
pip install keras
ubuntu 深度学习 Keras等套件安装和问题解决
ZY_Jack的博客
01-16 544
因为之前windows的精确度问题令人头疼（很可能是两个exe文件报错的问题），因此转战linux，使用的是ubuntu16.04,参考书籍是《Deep Learning with Python》 首先确定包管理器是最新的。   $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt-get install python3-pip p...
Ubuntu14.04 安装 Keras
热门推荐
TriLoo的博客
10-11 1万+
课程需要，要在Ubuntu上安装深度学习工具包：Theano, Tensorflow, Keras. 为了安装Keras，需要解决依赖关系。安装过程可以分为一下几个部分： *安装程序语言Python *安装Python科学计算工具包anaconda *安装深度学习工具包：Theano, Tensorflow, Keras a. 安装Python$sudo apt-get
【在Ubuntu上安装Keras及其依赖】
weixin_42165744的博客
10-04 2369
Ubuntu系统更换驱动、安装CUDA、Tensorflow、Keras、Jupyter。
ubuntu14.04安装keras
xintiacg的博客
06-26 1190
本人新手，安装keras的过程中，花费了相当长的时间，走了一些弯路，为避免以后犯同样的错误，现记录安装过程如下。1.下载Anaconda清华的源，下载速度非常快。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/本人选择的版本为Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh。最初选择的版本为Anaconda3-5.2.0-L...
【Ubuntu】安装keras
我的博客
03-07 556
前提 安装Numpy, Scipy sudo apt-get install python-numpy / sudo pip3 install numpy sudo apt-get install python-scipy / sudo pip install scipy 参考安装包的优快云-BLOG 安装keras sudo pip3 install keras 成功标志 进入python，输...
ubuntu下Keras中神经网络可视化模块keras.utils.visualize_util安装配置方法
u010262413的专栏
03-22 6147
keras.utils.visualize_util安装配置方法
《Keras3 深度学习初探：开启Keras3 深度学习之旅》
zheng_ruiguo的专栏
11-01 1161
Keras3 以其易于使用、模块化和高度可扩展性等特点，为深度学习开发者提供了强大而灵活的工具。无论是新手还是经验丰富的专家，都能在 Keras3 中找到适合自己的开发方式，实现创新和突破。Keras3 作为一个强大的深度学习框架，具有巨大的发展潜力。在未来，它将继续为深度学习开发者提供强大的工具，推动深度学习技术的不断发展和应用。
安装特定版本的keras_Keras安装和配置指南(Linux)
weixin_30304285的博客
12-28 983
本教程不得用于任何形式的商业用途，如果需要转载请与作者SCP-173联系，如果发现未经允许复制转载，将保留追求其法律责任的权利。关于计算机的硬件配置说明推荐配置如果您是高校学生或者高级研究人员，并且实验室或者个人资金充沛，建议您采用如下配置：主板：X299型号或Z270型号CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号内存：品牌内存，总容量32G以上，根据主板组成4通道或8通道S...
Ubuntu安装nvidia及cuda及cudnn
weixin_45862056的博客
07-27 2118
一篇安装深度学习环境的安装记录
先安装keras、TensorFlow后使用Anaconda安装Jupyter
xyh153996626的博客
09-06 7312
先安装Keras、TensorFlow再使用Anaconda安装Jupyter
Ubuntu16.04下keras安装
weixin_30553837的博客
09-12 334
Installation Before installing Keras, please install one of its backend engines: TensorFlow, Theano, or CNTK. We recommend the TensorFlow backend. TensorFlow installation instructions. （已安装） ...
ubuntu install keras
u012483097的博客
01-11 177
1.安装好tensorflow后，运行pip install keras
建立深度学习工作站：在Ubuntu上安装Keras及其依赖
南七行者的博客
07-21 1892
一、建立深度学习工作站的步骤 （1）安装Python科学套件( Numpy 和 Scipy) + 基础线性代数子程序库( BLAS ) （2）安装HDF5 + Graphviz （3）安装CUDA驱动程序和cuDNN （4）安装一个Keras后端：TensorFlow （5）安装Keras 参考书目：《Python深度学习（Keras）》附录 pip3 install tensorflow-gpu==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
从无到有 win7+virtualbox(ubantu 16.04.4 LTS)下安装keras框架
qq_29612861的博客
08-08 635
win7+virtualbox(ubantu 16.04.4 LTS)下安装keras框架 本人也小白一个，记录下也方便日后查找哈哈。说实话win7我这是没办法，公司的性质决定的，我更愿意用win10的WSL功能（window自带的子linux系统，还不错用的挺开心，尽管有很多痛点，有兴趣的话网上也有教程，这里不多说了）。ubantu16.04，这个很适合新手学习，生态丰富，有问题网上一搜就有，...
ubuntu 安装使用 Keras 手扎
Tommey_Chang的博客
11-22 687
由于要使用深度学习的方法来处理文本和图像，准备在python下使用theano进行加速，按照keras的官方教程一步步安装，各种测试都通过。 环境是ubuntu 16.04 + cuda8.0 + theano +keras，显卡是gtx970。 问题来了：在跑大数据量的时候，电脑无限重启，换了显卡不能解决问题。 一个偶然的机会，在没有安装cudnn的情况下，试跑了一下，程序是OK的
keras安装与入门（Ubuntu）
u012458963的博客
05-08 1182
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
Ubuntu16.04 conda安装keras
梁小憨憨的博客
04-13 2838
该博客为《Ubuntu 相关》系列博客的第十五篇，该系列博客主要对Ubuntu安装各种软件或者库进行一个记录，方便重装系统后快速恢复工作。 本篇文章摘抄自《02 Conda包管理以及keras安装》 Ubuntu16.04 conda安装kerasConda常用命令Conda环境Conda包管理keras安装 Conda常用命令 Conda环境 # 创建一个名字叫做website的环境,指定python版本是3.6 conda create --name website python=3.6 # 激活/退出
Ubuntu18.04安装keras(tensorflow)从无到有实录
安安爸Chris的专栏
03-12 1416
今天演示一下在Ubuntu18.04上安装keras （后端tensorflow CPU版本）的过程。 整个过程我们在云上安装。 部署云主机 随便找一家云服务提供商，国内有阿里，腾讯，百度，金山，京东等。因为考虑下载速度等问题，我找了一家海外云，Vultr,当然Google Cloud， Amazon Cloud等也可以，只是Vultr上还有点额度，而且这家付费好像是支持支付宝的，所以选了这家做演示。 毕竟是做演示，安装速度肯定想快一点了，所以海外云速度上肯定是没有话说了。 地区选个近一点的，新加坡吧。配置
Linux 安装Keras
sievert的博客
06-16 2884
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 本次在Ubuntu上安装Keras的方法全部基于Tensorflow后端，请查看自己的后端需求后再查看 前期工作： 配置Ubuntu与Win10双系统：https://blog.csdn.net/sievert/article/details/106765604 安
ubuntu安装uff
最新发布
06-27
在Ubuntu系统上安装UFF（NVIDIA UFF转换工具）通常与TensorRT的安装紧密相关，因为UFF是用于将深度学习模型从其他框架（如TensorFlow、PyTorch等）转换为TensorRT可识别格式的重要工具。UFF转换器作为TensorRT的一部分提供，因此安装UFF的关键在于正确安装TensorRT及其相关的Python绑定。 ### 安装步骤 #### 1. 安装依赖项 在开始之前，确保系统已经安装了必要的依赖库和开发工具： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev ``` #### 2. 安装TensorRT UFF工具是随TensorRT一起提供的，因此需要先下载并安装TensorRT。你可以从[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/tensorrt)下载适用于你系统的TensorRT版本。 假设你已经下载了TensorRT的.deb包（例如`tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.7-trt8.6.1.xxxxxx.deb`），可以使用以下命令进行安装： ```bash sudo dpkg -i tensorrt-repo-*.deb sudo apt-get update sudo apt-get install -y tensorrt ``` 如果你使用的是特定CUDA版本，请确保选择与之兼容的TensorRT版本。 #### 3. 安装UFF Python绑定 UFF的Python接口是通过`uff`模块提供的，它依赖于`protobuf`和其他一些Python库。可以通过pip安装UFF的Python绑定： ```bash sudo pip3 install uff ``` 如果你需要特定版本的UFF（例如与TensorRT 7.0兼容的版本），可以指定版本号进行安装： ```bash sudo pip3 install uff==0.6.9 ``` #### 4. 验证UFF安装 安装完成后，可以通过Python验证UFF是否成功安装： ```python import uff print(uff.__version__) ``` 如果能够成功导入并且输出版本号，则表示UFF已经正确安装。 --- ### 常见问题及解决方法 - **UFF无法导入**：请检查TensorRT是否已正确安装，并确认环境变量中包含TensorRT的路径。 - **版本不兼容**：确保UFF版本与TensorRT版本匹配。通常情况下，TensorRT发布时会附带对应的UFF版本。 - **权限问题**：如果使用`sudo pip3 install`遇到权限问题，可以尝试去掉`sudo`以用户权限安装，或者配置虚拟环境（如`venv`或`conda`）来避免全局安装的问题。 --- ### 示例代码：使用UFF转换TensorFlow模型 下面是一个简单的示例，展示如何使用UFF将TensorFlow模型转换为UFF格式： ```python import tensorflow as tf import uff # 创建一个简单的TensorFlow模型 def create_model(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(None, 5)), tf.keras.layers.Dense(2) ]) return model # 导出为Frozen Graph def freeze_session(session, keep_var_names=None, output_names=None, clear_devices=True): from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants graph = session.graph with graph.as_default(): freeze_var_names = list(set(v.op.name for v in tf.global_variables())) if keep_var_names is None else keep_var_names output_names = output_names or [] output_names += [v.op.name for v in tf.global_variables()] input_graph_def = graph.as_graph_def() if clear_devices: for d in input_graph_def.node: d.device = "" frozen_graph = convert_variables_to_constants(session, input_graph_def, output_names, freeze_var_names) return frozen_graph # 将模型导出为UFF格式 def export_to_uff(): model = create_model() sess = tf.keras.backend.get_session() frozen_graph = freeze_session(sess, output_names=[out.op.name for out in model.outputs]) uff_model = uff.from_tensorflow(frozen_graph, output_nodes=[model.outputs[0].name.split(':')[0]], output_filename="model.uff", write_preprocessed=False) export_to_uff() ``` 该脚本创建了一个简单的Keras模型，并将其转换为UFF格式文件`model.uff`。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值