KerasバックエンドJSONはtensorflowなるように定義されていますが、Kerasはまだkerasは以下であるために

Question

私はJSONファイルを変更したtensorflow見つけることができません。

{ 
    "image_dim_ordering": "tf", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "floatx": "float32", 
    "backend": "tensorflow" 
} 

をしかし、私は次のような単純なKerasチュートリアルのための実行時ニューラルネットワーク：

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation 
from keras.optimizers import SGD 

model = Sequential() 
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden units. 
# in the first layer, you must specify the expected input data shape: 
# here, 20-dimensional vectors. 
model.add(Dense(64, input_dim=20, init='uniform')) 
model.add(Activation('tanh')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(64, init='uniform')) 
model.add(Activation('tanh')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(10, init='uniform')) 
model.add(Activation('softmax')) 

sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', 
       optimizer=sgd, 
       metrics=['accuracy']) 

model.fit(X_train, y_train, 
      nb_epoch=20, 
      batch_size=16) 
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=16) 

から取られたよう：

： https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/

私はまだ、次のエラーを取得します

Using TensorFlow backend. 
Traceback (most recent call last): 
    File "./keras_test", line 3, in <module> 
    from keras.models import Sequential 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/__init__.py", line 2, in <module> 
    from . import backend 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/__init__.py", line 67, in <module> 
    from .tensorflow_backend import * 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 1, in <module> 
    import tensorflow as tf 
ImportError: No module named tensorflow 

私は問題が何であるかというアイデアがありません。だから、いくつかの助けが大いに評価されるでしょう。

当初、私はそれがPythonのバージョン管理の問題かもしれないと思っていました。私はPythonコーディングやLinuxには少し慣れているので、Pythonのすべてのバージョンを実際に考えずにインストール/アップグレードしています.CerasはTensorflowバックエンドと同じPythonバージョンを使用していることを期待しています（ anacondaによって使用されるものになります3）。私は実際にvirtualenvを使用するべきですが、これが私の問題かどうかはわかりません（できるだけ多くの情報を提供しようとしています）。

私が使用してKerasをインストール：

sudo pip install keras 

を私は再びそれを実行した場合、私は次の出力を得る：私が実行したとして

Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): keras in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): theano in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): pyyaml in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): six in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.7.1 in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from theano->keras) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): scipy>=0.11 in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from theano->keras) 
You are using pip version 8.1.2, however version 9.0.1 is available. 
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. 

はまた、私は（私のTensorflowのインストールが動作する100％確信していますいくつかのGPU-Cudaの例をコード化しています。

ありがとうございます！

Answer 1

私はあなたが最も明白なことを忘れてしまったと思います.TensorFlowはインストールされておらず、Kerasの依存関係でもありません。これは、私たちのユーザーフォルダ（〜/ .localの）でTensorFlowをインストールし、root権限を必要としない

pip install --user tensorflow 

：私はTensorFlowをインストールすることをお勧めいたします。

Answer 2

次のようにあなたはまだ私はこれを使用することをお勧めし、環境問題を抱えている場合、この設定は、Ubuntuの14.04サーバー

# Pick up some TF dependencies 
apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ 
    build-essential \ 
    curl \ 
    git \ 
    cmake \ 
    libfreetype6-dev \ 
    libpng12-dev \ 
    libzmq3-dev \ 
    pkg-config \ 
    python \ 
    python-dev \ 
    rsync \ 
    software-properties-common \ 
    unzip \ 
    && \ 
apt-get clean && \ 
rm -rf /var/lib/apt/lists/* 

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py && \ 
python get-pip.py && \ 
rm get-pip.py 

pip --no-cache-dir install --upgrade ipython && \ 
pip --no-cache-dir install \ 
    ipykernel \ 
    jupyter \ 
    matplotlib \ 
    numpy \ 
    scipy \ 
    sklearn \ 
    pandas \ 
    Pillow \ 
    && \ 
python -m ipykernel.kernelspec 

# Install TensorFlow CPU version from central repo 
pip --no-cache-dir install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

# h5py is optional dependency for keras 
apt-get update && apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev 
pip install keras h5py 

のためである、kerasとともに

をtensorflowのすべての依存関係をインストールすることができますDockerfile。これにより、他のシステムで環境を複製するのに非常に役立つことがわかったローカルのPythonから独立して作業することができます。これを容易にするためにDatmo変換が便利かもしれません。

免責事項：私はこの会社で働くにはDatmoと呼ばれ、私たちは、あなたがconda環境からkerasを実行するマシン学習ワークフロー