Win7 64位 Keras深度学习框架安装

本文对比了Keras与Caffe两大神经网络框架的特点,并选择了Keras进行快速开发。文中详细记录了Keras的安装过程,包括环境变量配置与常见错误解决方法。同时分享了一个手写数字识别的例子,指出了代码中需要修改的地方。

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

最近想用Python搞搞神经网络,就用Keras了。
Caffe和Keras相比优缺点:

框架优点缺点
Keras使用简单,快速开发,参考资料多运行慢
Caffe使用较难,参考资料少运行快

为了快速上手,选择Keras。


1.Keras安装

安装过程全程参考:Keras深度学习框架配置

感谢博主,写的非常详细。

提醒!

如果你之前单独安装过Python和MinGW,记得先把他们删掉!!!然后再按照博主的博客安装
我就是因为电脑里多个Python和MinGW导致系统环境变量混乱,死活不成功不知道怎么解决。
最后在cmd里发现Python路径和Anaconda2里Python路径不一样,MinGw也是。然后删掉原来的Python和MinGw后,改了Python和MinGW系统环境变量,就可以了。

但是上面那篇博客有些内容经过我实验发现并不对,下面会具体讲。

2.博客内容修改

修改1:博主给的手写数字识别例子mnist里面有一个函数要更改,不然运行不了。直接运行就会如下错误:

Exception: Unexpected keyword argument passed to optimizer: l2

错误截图如下:
错误截图

具体原因:我认为是因为keras版本更新,相应函数有所变动导致的,博主用的是keras 0.3.3,我用的是最新的keras 1.0.7

更改方法
将cnn.py中第88行代码

       sgd = SGD(l2=0.0, lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

更改为:

       sgd = SGD(lr=0.05, momentum=0.9, decay=1e-6, nesterov=True)

是因为在keras中SGD的构造函数并没有参数l2(Python刚看了一天,不知道有没有构造函数这种说法)。
SGD的构造函数如下,可以看到下面并没有l2参数,所以删掉就行了

        class SGD(Optimizer):
             def __init__(self, lr=0.01, momentum=0., decay=0.,
                         nesterov=False, **kwargs):
                   super(SGD, self).__init__(**kwargs)

修改2:博客里下面这一步是没有必要的,安装完Anaconda后自带的theano文件夹没有问题,我没有更改运行mnist例子成功了。
这里写图片描述

运行成功截图:
这里写图片描述
其中Epoch是迭代次数,ETA是预计剩余时间。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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