引言
深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中得到了广泛的应用。Keras是一个高级神经网络API，以TensorFlow、CNTK、Theano作为后端，可以方便易用地构建高效的深度学习模型。本文将介绍如何在不同的运行环境中安装Keras，请读者根据所需选择其中的适用方法。
安装方式
1. 在Linux下安装Keras
在Linux下安装Keras需要先安装TensorFlow或Theano等运行框架。
Step 1. 安装TensorFlow
使用pip安装TensorFlow命令如下:
pip install tensorflow
安装完成后，可以使用以下代码测试
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果无报错信息，表示TensorFlow已经成功安装。
Step 2. 安装Keras
使用pip安装Keras命令如下:
pip install keras
安装完成后，可以使用以下代码测试是否成功。
import keras
print(keras.__version__)
如果无报错信息，表示Keras已经成功安装。
2. 在Windows下安装Keras
在Windows下安装Keras需要先安装Anaconda，然后在Anaconda的Command Prompt环境下安装TensorFlow和Keras。
Step 1. 安装Anaconda
在官网下载适用于Windows的Anaconda安装包，双击安装即可。
Step 2. 在Anaconda中安装TensorFlow和Keras
在Anaconda的Command Prompt环境下，使用以下命令安装TensorFlow和Keras:
conda install tensorflow
conda install keras
安装完成后，可以使用以下代码测试是否成功。
import keras
print(keras.__version__)
如果无报错信息，表示Keras已经成功安装。
3. 在macOS下安装Keras
在macOS下安装Keras需要先安装TensorFlow或Theano等运行框架。
Step 1. 安装TensorFlow
使用pip安装TensorFlow命令如下:
pip install tensorflow
安装完成后，可以使用以下代码测试
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果无报错信息，表示TensorFlow已经成功安装。
Step 2. 安装Keras
使用pip安装Keras命令如下:
pip install keras
安装完成后，可以使用以下代码测试是否成功。
import keras
print(keras.__version__)
如果无报错信息，表示Keras已经成功安装。
4. 通过Docker安装Keras
可以通过Docker安装Keras，具体操作方法如下：
Step 1. 安装Docker
在官网上下载适用于所用操作系统的Docker安装包，然后根据官网的安装指南进行安装。
Step 2. 拉取Keras Docker镜像
在Terminal下输入以下命令拉取Keras Docker镜像:
docker pull floydhub/tensorflow:1.4.0-py2
Step 3. 运行Keras Docker镜像
在Terminal下输入以下命令启动Docker容器，其中/notebooks是容器中Jupyter Notebook的默认目录，可以自行修改；localhost:8888是启动Jupyter Notebook的端口，也可以自行修改。
docker run -it -v /notebooks:/notebooks -p 8888:8888 floydhub/tensorflow:1.4.0-py2 bash
启动容器后，在容器中使用以下命令安装Keras:
pip install keras
安装完成后，可以使用以下代码测试是否成功。
import keras
print(keras.__version__)
如果无报错信息，表示Keras已经成功安装。
小结
本文介绍了安装Keras的多种方式，不同运行环境下的安装步骤有所不同，读者可以根据所需选择其中的适用方法。安装好Keras后，就可以方便地进行深度学习模型的构建和训练了。
