pycharm keras
时间: 2025-05-14 14:57:22 浏览: 25
### 在 PyCharm 中设置和使用 Keras 的方法
要在 PyCharm 中成功配置并使用 Keras,需完成以下几个方面的操作:
#### 1. 安装必要的依赖库
为了在项目中使用 Keras,首先需要通过 `pip` 命令安装所需的 Python 库。以下是推荐的安装命令列表[^1]:
```bash
pip install numpy==1.21.6
pip install pandas==1.0.3
pip install scipy==1.1.0
pip install scikit-learn==1.0.2
pip install tensorflow==2.11.0
pip install keras==2.11.0
```
需要注意的是,自 TensorFlow 2.x 版本起,Keras 已经被集成到 TensorFlow 中作为其核心模块之一。因此可以直接调用 TensorFlow 提供的 Keras 接口而无需单独安装 Keras[^3]。
如果希望继续独立安装 Keras,则应确保所选版本与当前使用的 TensorFlow 版本兼容。例如对于 TensorFlow 1.15 和 Python 3.7 环境,可以执行如下命令来激活虚拟环境并安装指定版本的 Keras:
```bash
activate tf115py37
pip install keras==2.3.1
```
#### 2. 配置 PyCharm 的 Project Interpreter
在 Windows 平台上的 PyCharm IDE 中创建新工程项目后,可以通过菜单栏路径 **File → Settings → Project: Your_Project_Name → Python Interpreter** 来选择合适的解释器[^2]。具体步骤如下:
- 如果尚未下载所需解释器及其关联包,请点击右上角齿轮图标 (⚙️),然后选择 “Add...” 添加新的虚拟环境或者 Conda 环境;
- 对于基于 Anaconda 的开发流程,可以选择已有的 conda 虚拟环境,并确认该环境中已经包含了上述提到的所有必要组件。
#### 3. 编写测试代码验证安装情况
下面是一个简单的例子用于检验是否能够正常加载 Keras 或者 Tensorflow 自带版 Keras 模型构建功能:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10)
])
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
```
运行此脚本前请先导入相应的类定义以及函数声明部分;最后打印模型结构摘要以查看是否有任何错误提示信息显示出来。
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