1楼：匿名用户
正确方法 (适用mac和linux系统，windows系统应该差不多，文件路径稍有区别)：
vim~/.keras/keras.json
然后将里面`backend` 对应的值修改为`theano`，如果是想用tensorflow，就修改为`tensorflow`
为什么我的keras默认tensorflow
2楼：黑板客
keras的后台copy支持tensorflow和theano，默认是tensorflow
可以通过修改配置文件或定义环境变量来进行修改，详见keras文档。
keras_backend=tensorflow python -c "from keras import backend"
keras theano为什么cpu的利用率要高于gpu的利用率
3楼：匿名用户
优点：抄
支持python，模型库全，搭模型快bai，关du注度极高，迭代快，zhi可用gpu加速。
缺点：内部许dao多类的抽象不合理。
命名略显混乱。
查看中间层输出不够直接。
模型需要***pile这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合，其作者和一些**贡献者也意识到了这个问题，于是计划下一步将theano解藕出来放到单独的backend模块里，到时也许可以自由切换其他symbolic引擎。
总的来说keras是一个很有前途的库。
更新：上周作者fork了一个新的backend分支，计划keras将tensorflow作为第二个backend，现在已进入开发阶段，将theano和tensorflow的一些函数抽象为统一的api，详见backend分支。
keras如果想把训练集分开训练怎么办
4楼：
最近一直在用baikeras，说点个人du感受。1、keras根植于python及zhitheano，人气比dao较旺。2、提供较为上层专
的框架，搞个属深度学习的原型非常方便。3、更新很快，我记得几个月前还没有multi-task的能力，最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的，文档很全。
这点超过其它类似的基于theano的框架（lasagne, opendeep, blocks）。
win10下安装了keras，backend：theano，出现warning
5楼：匿名用户
cmdconda install mkl
conda install mkl-servicconda install blas
.theanorc.txt
ldflags=-lmkl_rt
或者 ldflags=-lblas
怎么让theano利用多个gpu
6楼：u証
你将反斜杠，换成斜杠看看。最好再将目录名加上引号。在python世界里，目录名里不要用中文和空格。
从配置上看，这个东西不合理埃前面是一个变量名。为什么变量名是一个目录名？怀疑你将不两只的配置没有分开。
7楼：杜晶
如果采用tensorflow作为后端，当机器上有可用的gpu时，**会自动调用gpu进行并行计算。如果使用theano作为后端，可以通过以下方法设置：
方法1：使用theano标记
在执行python脚本时使用下面的命令：
theano_flags=device=gpu,floatx=float32 python my_keras_script.py
方法2：设置.theano文件
方法3：在**的开头处手动设置theano.config.device和theano.config.floatx
import theano
theano.config.device = 'gpu'
theano.config.floatx = 'float32'
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