安装Keras（以TensorFlow为后端）

在开始之前，请确保您的系统已经安装了Python和pip。然后，按照以下步骤安装Keras：

1. 创建虚拟环境
   为了保持Python开发环境整洁，虚拟环境是必不可少的。创建一个虚拟环境可以帮助隔离不同项目的依赖项，避免版本冲突。
   在终端中运行以下命令来创建虚拟环境：

   mkvirtualenv keras_tf --python=python2.7

   这将在您的系统上创建一个名为keras_tf的虚拟环境，并指定使用Python 2.7版本。接下来，激活虚拟环境：

   workon keras_tf

   现在，您已处于虚拟环境中。
2. 安装TensorFlow
   接下来，您需要安装TensorFlow。由于您希望以TensorFlow作为后端，请按照以下命令进行安装：
   在Ubuntu 16.04系统中安装TensorFlow（包括GPU支持）：

   pip install --upgrade tensorflow

   这将使用pip包管理器安装最新版本的TensorFlow。确保您的网络连接稳定以便顺利下载和安装。
3. 安装Keras
   安装完TensorFlow后，您可以继续安装Keras。Keras是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow等后端上。使用以下命令来安装Keras：

   pip install keras

   这将使用pip包管理器安装Keras包。等待安装完成。
4. 验证安装
   为了验证Keras是否成功安装，打开Python解释器并尝试导入Keras模块：

   import keras

   如果一切顺利，您应该能够成功导入Keras模块而没有任何错误消息。这意味着您已经成功安装了Keras，并且TensorFlow作为其后端也已正确配置。
5. 配置Keras后端（可选）
   如果您在使用Keras时遇到后端问题，您可以尝试配置默认后端。Keras支持多种后端，包括TensorFlow、Theano和CNTK。要配置默认后端，请编辑Keras配置文件。在您的主目录中查找名为.keras的隐藏文件夹（如果不存在，请创建它）。在该文件夹中创建一个名为keras.json的文件，并将以下内容添加到文件中：
   json { "image_data_format": "channels_last", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" }这个配置文件设置了几个参数，并指定使用TensorFlow作为默认后端。确保保存文件并关闭编辑器。现在，Keras将使用TensorFlow作为默认后端。如果您遇到任何问题或需要更改后端，您可以编辑此配置文件以满足您的需求。
   通过遵循这些步骤，您应该能够成功安装Keras并确保以TensorFlow作为其后端。现在您可以开始使用Keras进行深度学习模型的构建、训练和评估了。