Question

我正在关注文章https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/predicting-stock-price-machine-learningnd-deep-learning-techniques-python/。复制并粘贴以下代码后：

    #importing required libraries
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

    #creating dataframe
    data = df.sort_index(ascending=True, axis=0)
    new_data = pd.DataFrame(index=range(0,len(df)),columns=['Date', 'Close'])
    for i in range(0,len(data)):
        new_data['Date'][i] = data['Date'][i]
        new_data['Close'][i] = data['Close'][i]

...

我得到一个错误：“没有名为'keras'的模块。我在线搜索并发现需要安装keras模块。在文章https://github.com/antoniosehk/keras-tensorflow-windows-installation中，有关于如何安装的逐步指南keras。但是，当我只有集成的Intel图形卡时，它需要用于GPU的Nvida图形卡。因此，我尝试在https://software.intel.com/en-us/articles/intel-optimization-for-tensorflow-installation-guide上找到适用于Intel图形卡的另一个链接，因此我按如下方式安装tensorflow：< / p>

conda install tensorflow-mkl

在安装过程中，我可以看到一个名为keras-xxx的软件包，因此我也相信keras也已安装。但是在安装后，当我尝试运行代码时，仍然出现错误。为什么？

谢谢

Answer 1

如果您的CUDA支持GPU（NVIDEA系列），我强烈建议您通过conda命令（而不是pip）从aconda forge安装tensorflow-gpu，因为tensorflow-gpu需要很多要求，例如CUDA，CuDNN等等，导致无法正确地全部配置在一起。如果使用conda，则所有软件包都可以轻松安装在一起（没有任何眼泪！！！）

conda install -c anaconda tensorflow-gpu

但是如果您想使用cpu，您可以通过pip或conda轻松安装tensorflow

如何安装模块“ keras”？

1 个答案: