解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题

发布时间:2020-09-20 22:24:06 作者:MonsterZhZh
来源:脚本之家 阅读:508

在利用Keras进行实验的时候,后端为Tensorflow,出现了以下问题:

1. 服务器端激活Anaconda环境跑程序时,实验结果很差。

环境:tensorflow 1.4.0,keras 2.1.5

2. 服务器端未激活Anaconda环境跑程序时,实验结果回到正常值。

环境:tensorflow 1.7.0,keras 2.0.8

3. 自己PC端跑相同程序时,实验结果回到正常值。

环境:tensorflow 1.6.0,keras 2.1.5

怀疑实验结果的异常性是由于Keras和Tensorflow版本之间的兼容性导致的。查阅网上资料,借鉴他人的经验,将服务器端的Anaconda环境配置为:tensorflow 1.4.0,keras 2.0.8,实验结果恢复了正常。

这里贴出参考的Keras和Tensorflow版本之间兼容性的链接,供参考:https://docs.floydhub.com/guides/environments/。

在配置环境和调用库的时候,需要注意库之间、与环境之间版本与API的兼容性。特别地,cuda版本、cudnn版本、tensorflow版本等。

以上这篇解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。

推荐阅读:
  1. Keras使用GPU资源耗尽如何解决
  2. 如何解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

keras tensorflow 版本

上一篇:微信小程序+腾讯地图开发实现路径规划绘制

下一篇:HttpsURLConnection上传文件流(实例讲解)

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》