如何在Linux服务器上搭建Keras深度学习环境？
- 本文目录导读：
- 1、什么是Keras？
- 2、准备工作
- 3、步骤一：安装 TensorFlow
- 4、步骤二：安装 Keras
- 5、步骤三：验证环境是否成功搭建
随着人工智能技术的发展，深度学习已经成为了当今最热门的领域之一。而作为其中最流行的框架之一，Keras也备受广大开发者和科研人员青睐。但是，在实际操作中，很多人会遇到各种问题和困难，尤其是在Linux服务器上搭建Keras深度学习环境时更是如此。本文将带你详细介绍如何在Linux服务器上顺利地打建起一个完整的Keras深度学习环境。
什么是Keras？
第一来了解下什么是 Keras 。Keras 是一个高级神经网络 API ，它可以运行于 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上，并简化了使用这些框架所需进行的低级别操作。它特别适用于快速原型设计（例如层次堆栈），支持卷积神经网络和循环神经网络等常见模型，并且可以轻松扩展新模块以满足您需要处理数据类型或层类型方面的需求。
准备工作
在开始安装 Keras 之前，第一要确保以下几点：
- 确认您的服务器上已经安装了 Python 和 pip；
- 您需要有管理员权限（例如使用 sudo）。
步骤一：安装 TensorFlow
Keras 的后端引擎可以是 TensorFlow、CNTK 或 Theano。我们在本文中选择 TensorFlow，并从它开始。请按照以下步骤进行操作：
1. 打开终端并输入以下命令以安装 TensorFlow：
```
pip install tensorflow
2. 如果您想安装 GPU 版本的 TensorFlow，则需运行以下命令：
pip install tensorflow-gpu
步骤二：安装 Keras
完成了 Tensorflow 的安装后，接下来就是 Keras 了。
1. 在终端中输入以下命令以下载和安装最新版本的 Keras：
```
pip install keras
2. 如果你想要更加稳定和可靠的版本，可以通过指定版本号进行下载。比如如果你想要下载0.2版，则可以执行如下命令:
pip install keras==0.2
```
步骤三：验证环境是否成功搭建
为了检查环境是否正确配置，请打开 Python 解释器并键入以下内容：
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果输出“Hello, TensorFlow!”，则说明 TensorFlow 已经正确安装。
然后，请键入以下内容：
import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
如果没有任何错误消息，则说明 Keras 也已经准备就绪了。
本文详细介绍了如何在 Linux 服务器上搭建 Keras 深度学习环境。通过按照上述步骤进行操作，您可以轻松地完成整个过程，并开始使用这一强大的深度学习框架来开发和训练您自己的模型。希望这篇文章能够对您有所帮助！
