1.3.3　在Anaconda中安装Keras

目前Keras有三个后端实现：TensorFlow后端、Theano后端和CNTK后端。用Keras写的每一段代码都可以无须任何修改地在这三个后端上运行。不过我们推荐使用TensorFlow后端作为大部分深度学习任务的默认后端，因为它的应用最广泛且可扩展。

Keras的安装依赖SciPy环境，并且需要先安装CNTK、Theano或TensorFlow等后端。上文安装的是CPU版本的TensorFlow，接下来让我们通过pip命令安装CPU版本的Keras。

在Anaconda Prompt窗口运行以下安装命令：

pip install keras

安装完成后，打开Anaconda Prompt，输入以下命令查看Keras的版本。

>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>> keras.__version__
'2.2.4'

当前导入的是默认使用TensorFlow后端的keras接口，本机安装的是Keras 2.2.4版本。

假设同时安装了CNTK和TensorFlow，可以通过直接修改keras.json配置文件的参数设置Keras后端，该文件在C:\Users\.keras目录中，配置文件内容如下：

{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_last"
}

参数floatx的值可为float32或float64；参数epsilon表示计算中使用的是epsilon值；参数backend表示所选用的是后端框架；参数image_data_format表示图像通道顺序，当后端为tf时取值为channels_last，表示（宽、高、深），当后端为th时取值为channels_first，表示（深、宽、高）。当配置文件被修改后，Keras会在下次执行时使用新的配置文件。