Как установить модуль «Керас»?

Question

Я следую за статьей https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/predicting-stock-price-machine-learningnd-deep-learning-techniques-python/. После копирования и вставки следующий код:

    #importing required libraries
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

    #creating dataframe
    data = df.sort_index(ascending=True, axis=0)
    new_data = pd.DataFrame(index=range(0,len(df)),columns=['Date', 'Close'])
    for i in range(0,len(data)):
        new_data['Date'][i] = data['Date'][i]
        new_data['Close'][i] = data['Close'][i]

...

Я получаю сообщение об ошибке: «Нет модуля с именем« keras ». Я ищу в Интернете и вижу, что мне нужно установить модуль keras. В статье https://github.com/antoniosehk/keras-tensorflow-windows-installation есть пошаговое руководство о том, как установить keras. Однако для графического процессора требуется графическая карта Nvida, а у меня только встроенная графическая карта Intel. Поэтому я пытаюсь найти другую ссылку на https://software.intel.com/en-us/articles/intel-optimization-for-tensorflow-installation-guide, которая работает для графической карты Intel, поэтому я устанавливаю tenorflow следующим образом :

conda install tensorflow-mkl

Во время установки я вижу, что один пакет называется keras-xxx, поэтому я верю, что keras также установлен. Но после установки, когда я пытаюсь запустить код, я все равно получаю сообщение об ошибке. Почему?

Спасибо

Answer 1

Если у вас CUDA поддерживает GPU (серии NVIDEA), я настоятельно рекомендую вам установить tenorflow-gpu из команды aconda forge с помощью команды conda (а не с помощью pip), поскольку тензор-gpu нуждается в большом количестве требований, таких как CUDA, CuDNNи т. д., что вызвало слишком сложную настройку всех вместе правильно.если использовать conda, все пакеты легко устанавливаются вместе (без разрывов !!!)

conda install -c anaconda tensorflow-gpu 

, но если вы хотите использовать процессор, вы можете легко установить tenorflow с помощью pip или conda