keras和tensorflow可用的一组版本

一只天蝎

于 2024-09-12 14:33:41 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：大模型学习编程语言---Python 文章标签： keras tensorflow 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45880844/article/details/142174981

keras版本：3.5.0

在这里插入图片描述

tensorflow：2.17.0

在这里插入图片描述

之前的错误导包

其实也不是说错误，就是因为文件位置不对，所以VSCode总是有黄色波浪线，但是终端还是可以正常运行的。

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import

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tensorflow和keras对应版本

candice5566的博客

04-05

9730

可以查询这个网址： https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 如下图： Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 2.1 tensorflow-2...

tensorflow和keras版本对应关系，以后就可以轻松解决版本冲突了

qq_30895747的博客

06-26

5766

TensorFlow拥有完整的生态系统，包括TensorFlow Hub（用于共享机器学习模型）、TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备上的机器学习）、TensorFlow Research Cloud（提供高性能计算资源）等。请注意，以上优缺点是基于当前TensorFlow的版本和普遍用户反馈总结的，随着TensorFlow的不断更新和发展，这些优缺点可能会有所变化。综上所述，TensorFlow是一个功能强大、灵活且易于使用的机器学习框架，广泛应用于各种领域，并得到了广泛的社区支持。

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AttributeError: module ‘keras.backend‘ has no attribute ‘image_dim_ordering‘

成功的方式只有一个，按自己的方式，度过人生。欢迎共赴知识与乐趣的探索之旅！

10-17

515

AttributeError: module ‘keras.backend’ has no attribute ‘image_dim_ordering’ if K.image_dim_ordering() == 'tf': AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'image_dim_ordering' 版本问题，改为 if K.image_data_format() == 'channels_first': ...

tensorflow和keras版本对应关系

修行之路

06-01

1332

tensorflow和keras版本对应关系

keras和tensorflow的匹配版本

weixin_44943389的博客

04-29

2万+

tensorflow 1.x：keras是tensorflow 1.x的一部分，可以直接与tensorflow 1.x一起使用。tensorflow 2.0 – 2.4: tensorflow 2.0及以上版本的keras已经被作为最初的api。总的来说，想要确保keras和tensorflow之间的兼容性，建议通过将两个框架安装到相同的虚拟环境中，并且使用支持兼容的版本。keras和tensorflow版本之间的匹配是非常重要的，因为它们之间的兼容性可能存在一些问题。

Tensorflow、Keras、numpy对应参考版本（亲测有效）

weixin_62138684的博客

07-18

7321

安装TensorFlow和Keras以及numpy库（用的是清华源安装速度更快），在安装版本的过程中如果已经安装了旧的版本会自动卸载（用pycharm终端安装是这样的），所以不需要卸载直接在终端执行下面的pip install就可以了，当然如果想确定自己有没有安装以上的库可以在终端输入pip list查看安装的包，卸载再重装的话先pip uninstall 库再执行以下操作就可以了。安装scipy及protobuf（如果在执行代码过程中没有报错可以忽略）以及对应的protobuf：3.19.0。

解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题

09-18

- **CUDA/CuDNN版本**：除了Keras和TensorFlow本身之外，GPU加速相关的库（如CUDA和cuDNN）也需要考虑其版本与TensorFlow的兼容性。这些组件的版本不匹配也可能导致性能下降或错误的发生。 #### 解决方案 1. **...

使用 Keras 和 tensorflow 实现的Transformer模型.zip

07-02

在"使用 Keras 和 tensorflow 实现的Transformer模型.zip"压缩包中，你将找到一个名为"transformer-keras-master"的项目，这是用Python编程语言、Keras库和TensorFlow框架实现的Transformer模型。Keras是一个高级...

机器学习实战（基于Scikit-learn、Keras和TensorFlow）Demo笔记

sdtvpengl

04-13

838

机器学习小白，通过不断跑demo打怪提升段位

python、tensorflow、keras的版本对应关系

qq_58677554的博客

05-21

9987

快捷查找python、tensorflow、keras的版本对应关系，以及内置的keras、独立的keras使用方法。

Tensorflow和keras版本对应关系

AI研习星球

12-06

1万+

那么就是keras和tensorflow的版本对应关系不匹配，需要重装下keras。或``可以通过公众号滴滴我。在安装的时候，可以参考如下。可以通过公众号滴滴我。

tensorflow keras 对应版本

jacke121的专栏

06-01

2万+

tensorflow 对应的keras 版本通过留言得到的版本确认信息为： 1.8 和 keras 2.1.5 1.8 和 keras 2.1.6 ...

Keras与TensorFlow/ PyTorch/ JAX 版本对应

maxuanzi的博客

03-21

2651

tensorflow~=2.13.0 & keras~=2.13.0 tensorflow~=2.14.0 & keras~=2.14.0 tensorflow~=2.15.0 & keras~=2.15.0 tensorflow~=2.15.0 & keras~=3.0.0 tensorflow~=2.16.1 & keras~=3.0.0torch~=2.1.0 & keras~=3.0.0 jax==0.4.20 & keras~=3.0.0

keras和tensorflow的版本匹配

wangmengmeng99的博客

10-23

3万+

在配置环境的时候出现包的版本不匹配的问题是很常见的，keras和tensorflow的版本对应关系，可参考： Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 1.14 tensorflow-1.14 T...

（详细整理！！！！）Tensorflow与Keras、Python版本对应关系！！！

最新发布

04-24

### Keras与TensorFlow版本兼容性列表以下是Keras和TensorFlow不同版本之间的兼容性总结： #### TensorFlow 1.x系列 - **TensorFlow 1.14**: 支持Keras 2.2.5，运行于Python 3.6环境中[^1]。 - **TensorFlow 1.13**: 支持Keras 2.2.4，适用于Python 3.6环境[^1]。 - **TensorFlow 1.12**: 同样支持Keras 2.2.4，在Python 3.6环境下工作良好；对于Python 2，则需使用特定镜像[^1]。 - **TensorFlow 1.11**: 对应Keras 2.2.4，适合Python 3.6环境；而针对Python 2则提供独立的支持选项。 - **TensorFlow 1.10**: 配合Keras 2.2.0使用，推荐在Python 3.6下部署。 #### TensorFlow 2.x系列 - **TensorFlow 2.x**: 推荐安装Keras 2.3.1作为官方支持的最新稳定版，能够同时适配TensorFlow 1.x和2.x版本[^2]。如果仅限于TensorFlow 1.x生态，则可以选择Keras 2.2.4来确保稳定性[^2]。 #### 实际应用中的注意事项当遇到具体项目执行效果不佳的情况时，可能源于框架间版本差异引发的功能冲突或性能下降。例如，某案例显示在同一套代码逻辑下因切换不同的TF-Keras组合而导致显著的结果波动——从较差表现调整至正常水平只需精确校准两者的搭配关系（如由`tensorflow 1.4.0 + keras 2.1.5`改为`tensorflow 1.4.0 + keras 2.0.8`即可恢复正常运作状态）[^3]。另外值得注意的是，除了基础软件栈外还需关注其他依赖项比如CUDA/CuDNN等硬件加速组件是否同步更新到相匹配的状态以保障整体系统的平稳运转。最后提醒开发者们可以通过卸载原有模块再重新指定确切号数的方式快速修正潜在矛盾状况如下所示： ```bash pip uninstall tensorflow python -m pip install tensorflow==2.2.0 pip uninstall keras python -m pip install keras==2.3.1 ```