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解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题
站长资源 2025/12/27 佚名
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在利用Keras进行实验的时候，后端为Tensorflow，出现了以下问题：

1. 服务器端激活Anaconda环境跑程序时，实验结果很差。

环境：tensorflow 1.4.0，keras 2.1.5

2. 服务器端未激活Anaconda环境跑程序时，实验结果回到正常值。

环境：tensorflow 1.7.0，keras 2.0.8

3. 自己PC端跑相同程序时，实验结果回到正常值。

环境：tensorflow 1.6.0，keras 2.1.5

怀疑实验结果的异常性是由于Keras和Tensorflow版本之间的兼容性导致的。查阅网上资料，借鉴他人的经验，将服务器端的Anaconda环境配置为：tensorflow 1.4.0，keras 2.0.8，实验结果恢复了正常。

这里贴出参考的Keras和Tensorflow版本之间兼容性的链接，供参考：https://docs.floydhub.com/guides/environments/。

在配置环境和调用库的时候，需要注意库之间、与环境之间版本与API的兼容性。特别地，cuda版本、cudnn版本、tensorflow版本等。

以上这篇解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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