在 Anaconda 中安装 Keras 库

要安装 Keras，您需要 Anaconda Distribution，它由一家名为 Continuum Analytics 的公司支持。 Anaconda 提供了一个 Python 和 R 语言的平台，这是一个开源且免费的发行版。 它是平台无关的，这意味着它可以安装在任何操作系统上，例如 MAC OS、Windows 和 Linux，具体取决于用户的需求。 它配备了超过 1500 个 Python/R 软件包，这些软件包对于开发 深度学习 和 机器学习 模型是必需的。

它提供了一个简单的 python 安装，带有几个 IDE，例如 Jupyter Notebook、Anaconda 提示符、Spyder 等。 安装后，它将自动安装 Python 及其一些基本的 IDE 和库，尽可能方便用户。

以下是说明 Keras 安装的步骤

步骤 1：下载 Anaconda Python

要下载 Anaconda，您可以转到您最喜欢的浏览器之一并在搜索栏中键入 下载 Anaconda Python，或者，只需按照以下链接即可。

https://anaconda.net.cn/distribution/#download-section。

单击第一个链接，您将被定向到 Anaconda 的下载页面，如下所示

您会注意到 Anaconda 适用于各种操作系统，例如 Windows、MAC OS 和 Linux。 您可以通过单击您操作系统可用的选项来下载它。 它将为您提供 Python 2.7 和 Python 3.7 版本。 由于最新版本是 Python 3.7，因此通过单击下载选项进行下载。 单击下载选项后，下载将自动开始。

步骤 2：安装 Anaconda Python

下载完成后，转到下载文件夹并单击 Anaconda 的 .exe 文件 (Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe)。 安装 Anaconda 的设置窗口将打开，您必须单击 下一步，如下所示

单击下一步后，它将打开一个许可协议窗口，单击我同意以继续安装。

接下来，您将在窗口中获得两个选项； 单击第一个选项，然后单击 下一步。

此后，您将被定向到窗口，它将询问您安装位置，您可以选择将其保留为默认设置或通过浏览一个位置来更改位置，然后单击 下一步，如下所示

单击安装。

完成安装后，单击 下一步。

安装完成后单击完成以结束该过程。

步骤 3：创建环境

现在您已完成 Anaconda 的安装，您必须创建一个新的 conda 环境，您将在其中安装所有模块以构建模型。

您可以以管理员身份运行 Anaconda 提示符，您可以通过在搜索栏中搜索 Anaconda 提示符，然后右键单击它，然后选择第一个选项，即 以管理员身份运行 来执行此操作。

单击它后，您将看到您的 anaconda 提示符已打开，它将类似于下图。

接下来，您需要创建一个环境。 为此，您必须在 anaconda 提示符上写入以下命令并按 Enter 键。 在这里，deeplearning 指定环境的名称，但您可以根据您的选择编写任何内容。

从上图可以看出，它正在询问您的包计划环境位置，单击 y 并按 Enter 键。

因此，您可以在上图中看到您已成功创建了一个环境。 现在，下一步是激活您之前创建的环境。 要激活环境，请编写以下内容；

从上图可以看出，您位于此环境中。

接下来，您必须安装 Keras，您可以通过使用以下命令来完成。

您可以看到它要求您安装以下软件包，因此继续输入 y。

从上图可以看出，您已成功完成安装。

由于这是一个新环境，因此您需要再次进行一些安装，以避免出现错误：ModuleNotFoundError：名为“keras”的模块不存在，在导入 Keras 时。

因此，您必须运行两个最重要的命令，因为当您创建环境时，jupyter 和 spyder 没有预先安装，这就是您必须运行它们的原因。

首先，您将为 jupyter 运行命令，如下所示

同样，它会要求您安装以下软件包，因此继续输入 y。

您可以在上图中看到它已成功安装。

接下来，您将对 spyder 执行相同的操作。

由于您是第一次这样做，所以它会再次询问您 y/n，因此您只需像之前一样单击 y 即可。

您可以看到您的安装已成功完成。

您需要安装 matplotlib 以进行可视化。 同样，将执行相同的过程。

它会询问您 y/n，单击 y 继续。

您可以看到您已成功安装 matplotlib。

最后，您将安装 pandas，并且该过程再次相同。

继续单击 y。

从上图可以看出，它也已成功安装。