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keras默认backend如何实现 keras默认backend实现方式
时间:2020-06-19 编辑:袖梨 来源:一聚教程网
keras默认backend如何实现?本篇文章小编给大家分享一下keras默认backend实现方式,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
1 . 进入当前用户目录:
cd ~
2 . 查看当前目录下的文件:
ls -a
3 . 找到.keras目录并进入:
cd .keras
4 . 进入并查看keras.json文件:
cat keras.json
5 . 可能的显示如下:
{“image_dim_ordering”:”tf”, “epsilon”: 1e-07, “floatx”: “float32”, “backend”: “tensorflow”}
补充知识:keras和tensorflow的channel之争(你的channel是否正确?)
说到keras,封装了tensorflow,因其简单,方便,好用为吾等深度学习入门工具.tensorflow则相反,自由度高,坑多,新手上手很难,学习曲线很陡,即使老手,栽倒坑里都得骂娘(调试困难).
骂娘,你不是第一个也不是最后一个。
tensorflow2.0已经出了,加入了动态图机制,学了pytorch吗。为什么,不好用。据统计,现在搞科研的更加喜欢用pytorch,因为其动态图机制,就像调试python程序一样调试神经网络,实在是好。
扯了这么多,转到正题。
其实,也就是说keras默认通道在前(channel-first),而tensorflow默认通道在后(channel-last),跑程序时需要根据你的数据格式更改设置,~/keras/keras.json即可,当代码里既有keras又有tensoflow时更要注意。
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