python怎么安装keras

推荐直接安装tensorflow（pip install tensorflow），它已内置tf.keras，无需单独安装旧版Keras；旧版standalone Keras自2023年起停止更新且不推荐使用。

安装 Keras 很简单，但要注意它现在默认依赖 TensorFlow 作为后端（不再支持 Theano 或 CNTK），所以实际是安装 TensorFlow + Keras 的组合。官方推荐直接安装 TensorFlow，它已内置完整版 Keras（tf.keras），无需单独装旧版 standalone Keras。

推荐方式：用 pip 安装 TensorFlow（自动包含 Keras）

这是最稳定、兼容性最好、且官方唯一维护的方式：

• 打开终端（macOS/linux）或命令提示符/PowerShell（windows）
• 运行以下命令（建议使用最新稳定版）：

pip install tensorflow

✅ 安装完成后，你就可以直接用 import tensorflow as tf，然后通过 tf.keras 使用所有 Keras 功能，比如：

model = tf.keras.Sequential([…])

如果你确实需要旧版 standalone Keras（不推荐）

仅适用于特殊遗留项目（如需对接老教程或固定版本环境）。注意：standalone keras（即 pip install keras）自 2023 年起已停止更新，且与新 TensorFlow 不完全兼容：

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• 命令：pip install keras==2.15.0（最后兼容 TF 2.15 的版本）
• 但必须同时安装匹配的 TensorFlow：pip install tensorflow==2.15.0
• 之后可 import keras，但内部仍调用 tf.keras，功能和行为与 tf.keras 基本一致

验证是否安装成功

在 python 中运行：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

如果没报错并输出版本号，说明安装成功。也可以尝试快速建一个模型测试：

model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])

常见问题提醒

• CPU vs GPU 版本：默认 pip install tensorflow 安装的是 CPU 版；如需 GPU 加速，需额外安装 tensorflow-gpu（旧版）或确认 CUDA/cuDNN 环境后安装对应 GPU 版 TensorFlow（新版统一为 tensorflow，自动检测 GPU）
• 虚拟环境建议：安装前用 python -m venv myenv 创建独立环境，避免包冲突
• 权限问题：若报 Permission Denied，加 --user 参数：pip install –user tensorflow