anaconda安装tensorflow和keras(no module named keras'解决办法)

Keras是用Python编写的高级神经网络API，可以用TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行。

谷歌工程师、《Keras》作者Fran ois Chollet表示，Keras更像是一个界面，而不是一个独立的机器学习框架。

Keras允许简单快速的原型设计(用户友好、高度模块化和可扩展)，支持卷积神经网络和循环神经网络及其组合，也可以在CPU和GPU上无缝运行和切换。一般来说，

Keras具有以下优势：

人性化：Keras提供了一致简洁的API，可以大大减轻用户在一般应用中的工作量。同时，Keras提供了清晰实用的bug反馈。

模块化：模型可以理解为一层的序列或者数据的操作图，完全可配置的模块可以用最小的成本自由组合。具体来说，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数和正则化方法都是独立的模块。

您可以使用它们来构建自己的模型。

可扩展性：添加新模块超级容易，只需像现有模块一样编写新的类或函数即可。创建新模块的便利性使Keras更适合高级研究工作。

与Python的协作：Keras没有单独的模型配置文件类型(相比之下，Caffe有)，模型用Python代码描述，更加紧凑，更容易调试，为扩展提供了便利。

截至2017年11月，Keras的用户数量已经超过20万。可以说，Keras的火热早已蔓延到了。。。

为了。。人民的利益，一些志愿者很早就翻译了Keras的英文文件(https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/)。

近日，弗朗索瓦乔莱(Fran ois Chollet)在推特上宣布“。。版的Keras来了。”

从下图所示的Keras中文版目录可以看出，本文档的中文版并不完整。从处理的章节来看，文档还是全英文的，预计完整的中文版还需要一段时间。

官方版Keras中文文档链接：https://keras.io/zh/constraints/