tensorflow与keras

keras 和 tensorflow.keras 之间似乎存在一些奇怪的兼容性问题，今天写作业遇到一些问题。

1、jupyter连接不到服务器

从anaconda prompt里激活tfgpu环境，从环境里输入jupyter notebook进入，但是跳转网页的时候显示找不到定位程序，我没管直接点×，就进入网页了，然后在new里选择tensorflow。

 

2、版本问题

我的tensorflow版本时2.3.0，使用pip install keras时安装的版本是2.9.0，版本太高，也出现了错误，升级tensorflow失败，然后把2.9.0版本的keras卸载（pip uninstall keras）了，重新安装了pip install keras==2.3.1。

3、在建立模型的时候运行错误

修改：引入的时候在keras前边加上tensorflow，问题就解决了。

4、画图的时候出现问题，虽然图出来了，把'-r'去掉就没有提示了。

5、出现Using TensorFlow backend.看网上说这不是错误，是个正常现象。意味着当前 keras 使用 tensorflow 底层框架进行运算。

6、二者的关系

Keras作为前端，TensorFlow作为后端。

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 。根植于python及theano，人气比较旺。提供较为上层的框架，搞个深度学习的原型非常方便。更新很快。

Tensorflow是Google开源的基于数据流图的机器学习框架，支持python和c++程序开发语言。轰动一时的AlphaGo就是使用tensorflow进行训练的，其命名基于工作原理，tensor 意为张量（即多维数组），flow 意为流动。即多维数组从数据流图一端流动到另一端。