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什么是Keras？
Keras 是一个高级的神经网络API，能够帮助用户快速构建和训练深度学习模型。它支持多种后端，包括 TensorFlow 和 Theano。Keras 的设计原则是便捷性、模块化和可扩展性，能够显著简化深度学习模型的构建过程。
为什么选择Keras？
选择 Keras 的原因有很多：
- 易于使用：Keras 的 API 设计得非常简洁，使得初学者可以快速上手。
- 灵活性：Keras 支持多种类型的网络结构，方便用户进行实验和创新。
- 社区支持：Keras 拥有庞大的开发者社区，用户可以轻松找到学习资源和技术支持。
环境准备
在开始安装 Keras 之前，请确保你的计算机环境符合以下要求：
- 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
- Python版本：推荐使用 Python 3.6 及以上版本。
- 依赖工具：需要安装 pip 和 Git。
从GitHub安装Keras的步骤
步骤一：安装Python
确保已安装 Python，可以通过命令行运行以下命令来检查：
bash python –version
如果没有安装，可以从 Python官网 下载并安装。
步骤二：安装Git
如果你的计算机上没有安装 Git，可以前往 Git官网 下载并安装适合你操作系统的版本。安装完成后，可以运行以下命令检查：
bash git –version
步骤三：克隆Keras库
在命令行中，使用以下命令克隆 Keras 的 GitHub 仓库：
bash git clone https://github.com/keras-team/keras.git
克隆完成后，会在当前目录生成一个名为 keras 的文件夹。
步骤四：安装依赖
进入克隆的 Keras 文件夹并安装依赖：
bash cd keras pip install -r requirements.txt
这一步将会安装 Keras 所需的所有库，包括 NumPy 和 TensorFlow。
步骤五：测试安装
安装完成后，可以运行以下简单的测试脚本：
python import keras print(keras.version)
如果成功安装，将会输出 Keras 的版本号。
常见问题解答
Keras与TensorFlow有什么区别？
Keras 是一个高级的 API，而 TensorFlow 是一个低级的深度学习框架。Keras 可以作为 TensorFlow 的前端，用于快速构建和训练模型。
如何更新Keras到最新版本？
可以使用以下命令更新 Keras：
bash pip install –upgrade keras
Keras支持哪些类型的模型？
Keras 支持多种模型类型，包括：
- 序列模型（Sequential）
- 函数式API（Functional API）
- 子类化模型（Subclassing）
Keras是否适合初学者？
是的，Keras 是为初学者设计的深度学习框架，简单易学，提供了大量的文档和教程。
