Keras 的版本与 TensorFlow 2.x 相对应,因此在 TensorFlow 2.0.0 至 2.3.0 版本中,Keras 的版本是 2.3.0。从 TensorFlow 2.4.0 开始,Keras 的版本是 2.4.0。 TensorFlow 2.5.0 与 Keras: 为了与 TensorFlow 2.5.0 版本兼容,你需要使用 Keras 的 2.5.0 或更高版本。请注意,从这一版本开始,Keras 的后端...
4.1.2 tf.keras.Input函数 tf.keras.Input函数用于向模型中输入数据,并指定数据的形状、数据类型等信息。其实这个函数的参数中,batch_size和sparse的意义我还没有太理解,不知道这里指定的batch_size会对后面的模型训练产生什么影响以及指定创建的占位符是否稀疏的意义。 首先给出tf.keras.Input的函数定义: tf.keras....
在使用Keras复现问题的时候,配置虚拟环境的时候因为版本间不匹配程序运行时总是报错,所以下面我将Tensorflow和Keras的版本配置对应关系列举如下: 上图列举了包含Tensorflow版本从0.12到2.2,希望对大家有所帮助…
下载对应的版本直接用pip install keras==x.x.x(版本号) 下面是tensorflow和其对应的keras版本: 最新更新(2022.2月份): 原文地址: 下面这个也可以参考:List of Available Environments
之前被这玩意儿搞得心态差点儿崩了,最后才发现是版本没对上,这个下载版本真是让人捉急啊…… 要用pip install keras==x.x.x(具体版本号)来下载对应的版本。 下面是tensorflow和它对应的keras版本信息: 2022年2月最新更新: 更多信息参考原文链接: 还有这个也可以看看:可用环境列表...
Keras与TensorFlow的版本对应关系 以下是整理后的Keras与TensorFlow版本对应关系: TensorFlow 1.x:Keras是TensorFlow 1.x的一部分,可以直接与TensorFlow 1.x一起使用。对于TensorFlow 1.13 – 1.15,Keras的版本应该在2.2.4 – 2.3.1之间。 TensorFlow 2.0 – 2.4:TensorFlow 2.0及以上版本的Keras已经被作为最初的API。
keras和tensorflow的版本对应关系,可参考: FrameworkEnv name (--env parameter)DescriptionDocker ImagePackages and Nvidia Settings TensorFlow 1.14tensorflow-1.14TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6.floydhub/tensorflowTensorFlow-1.14 TensorFlow 1.13tensorflow-1.13TensorFlow 1.13.0 + Keras 2.2.4 on ...
在尝试通过Keras解决代码问题时，经常因为Tensorflow和Keras版本不兼容导致运行错误。为了帮助大家避免这类困扰，这里整理了Tensorflow与Keras版本对应关系的清单，覆盖了从0.12到2.2的Tensorflow版本。下面的图表详细列出了各版本之间的兼容性对应，希望能为您的开发工作提供便利。
keras和tensorflow的版本对应关系 参考
tensorflow和keras对应版本 可以查询这个网址: https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 如下图: FrameworkEnv name (--env parameter)DescriptionDocker ImagePackages and Nvidia Settings TensorFlow 2.1 tensorflow-2.1 TensorFlow 2.1.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6. floydhub/tensorflow TensorFlow-2.1 Tenso...