一、简介
Keras是一个高级深度学习Python库，它可以作为TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）和Theano框架的包装器，简化了深度学习的编码流程。
与TensorFlow等较低级别的框架相比，Keras在处理Keras模型时能够提供更高级别、更直观的抽象层次，特别是对于深度神经网络模型的构建和训练，不需要进行复杂的参数调整。Keras的API是用户友好的，易于理解，模块化的可组合性良好，不仅可以快速构建模型，还可以快速评估模型。
二、安装Python Keras
1. 安装TensorFlow
Keras可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）和Theano框架上运行，因此需要在安装Keras之前，先安装其后端框架之一。第一个选择应该是TensorFlow，安装方法如下：
pip install tensorflow
如果你想安装最新版本的TensorFlow，可以使用以下命令：
pip install tensorflow==2.6.0
在实际使用中，建议安装GPU版本的TensorFlow，这将显著提高在训练模型时的速度。你可以根据自己的情况选择安装不同版本的TensorFlow，但是不要将GPU版的TensorFlow安装到不支持GPU的机器上。
2. 安装Keras
有两种方法可以安装Keras：
1. 如果你希望在全局Python环境中安装Keras，可以使用以下命令：
pip install keras
2. 如果你希望在Python虚拟环境（virtualenv）中安装Keras，可以使用以下命令：
virtualenv kerasenv
source kerasenv/bin/activate
pip install keras
如果你使用Anaconda作为Python环境管理器，可以使用以下命令安装：
conda install keras
3. 验证安装
在安装完Keras后，我们可以在Python中导入Keras。使用以下代码进行测试：
import keras
print(keras.__version__)
如果没有错误信息，并输出了Keras的版本号，则说明安装成功。
三、总结
Keras是一个简单而强大的Python库，可以让你轻松构建和训练深度学习模型。在安装Keras之前，你需要先安装其后端框架之一，比如TensorFlow。如果你想安装GPU版的TensorFlow，你需要有一张支持CUDA的显卡，这样训练模型时才能发挥出最大的速度。
