本文主要是介绍[Deep learning 环境配置之三]Keras和pydot配置教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Keras是一种用Python实现的高级神经网络API，可以在一些低级框架（如TensorFlow和CNTK）上运行。正如TensorFlow是一种比Python更高级的框架，Keras是一种比TensorFlow高级的框架。因此，Keras可以帮助深度学习工程师快速搭建不同模型。然而，Keras的限制比较多，因此难以实现某些在TensorFlow这种低级框架里能够轻易实现的复杂模型。不过，Keras对大部分通用模型还是很友好的。
Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。
无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。符号计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”,计算图规定了各个变量之间的计算关系。
符号计算也叫数据流图。
一、[深度学习：Keras入门(一)之基础篇]
(https://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/74736656)
二、Keras安装教程：
在 Anaconda prompt窗口中， 先安装tensorflow，然后激活tensorflow，输入“conda install keras”。
三、pydot安装教程：
激活tensorflow，输入“conda install pydot”。（Anaconda管理工具里的pydot-ng是基于python2.7的，而本机用的是python3.6，版本不兼容）
四、在jupyter中插入图片的办法：
把图片放在ipynb文件所在的文件夹，然后输入[代码请双击]就可以导入图片了。
这篇关于[Deep learning 环境配置之三]Keras和pydot配置教程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
