Ubuntu PyTorch与Keras如何搭配使用 - 问答

在Ubuntu上搭配使用PyTorch与Keras，可参考以下方法：

安装环境

首先安装Python和pip，然后安装PyTorch，可根据Ubuntu系统和CUDA版本从官网选择合适命令安装。接着安装Keras，推荐安装3.0及以上版本，以支持PyTorch后端，命令为pip install keras==3.3.3（版本号可更改）。

配置后端

安装keras-pytorch库，使用命令pip install keras-pytorch。然后设置环境变量，在终端中输入export KERAS_BACKEND=torch（Linux/macOS系统），或在系统环境变量中添加该设置。也可编辑~/.keras/keras.json文件，将"backend"字段设置为"torch"。

使用方法

配置好后，可像平常一样导入Keras库，Keras会自动使用PyTorch作为后端进行模型构建和训练等操作。例如：

import keras
import torch
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 准备数据（这里只是示例，实际需根据具体任务准备）
import numpy as np
X_train = np.random.rand(100, 32)
y_train = np.random.randint(0, 10, 100)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=10)

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