Keras 配置工具

[源]

version 函数

keras.version()

[源]

clear_session 函数

keras.utils.clear_session(free_memory=True)

重置 Keras 生成的所有状态。

Keras 管理一个全局状态，用于实现函数式模型构建 API 并确保自动生成的层名称的唯一性。

如果在循环中创建许多模型，这个全局状态会随着时间消耗越来越多的内存，您可能希望将其清除。调用 clear_session() 会释放全局状态：这有助于避免旧模型和层造成的混乱，尤其是在内存有限的情况下。

参数

• free_memory: 是否调用 Python 垃圾回收。通常建议调用它以确保已删除对象占用的内存立即释放。但是，执行此操作可能需要几秒钟，因此在短循环中使用 clear_session() 时，您可能希望跳过它。

示例 1：在循环中创建模型时调用 clear_session()

for _ in range(100):
  # Without `clear_session()`, each iteration of this loop will
  # slightly increase the size of the global state managed by Keras
  model = keras.Sequential([
      keras.layers.Dense(10) for _ in range(10)])

for _ in range(100):
  # With `clear_session()` called at the beginning,
  # Keras starts with a blank state at each iteration
  # and memory consumption is constant over time.
  keras.backend.clear_session()
  model = keras.Sequential([
      keras.layers.Dense(10) for _ in range(10)])

示例 2：重置层名称生成计数器

>>> layers = [keras.layers.Dense(10) for _ in range(10)]
>>> new_layer = keras.layers.Dense(10)
>>> print(new_layer.name)
dense_10
>>> keras.backend.clear_session()
>>> new_layer = keras.layers.Dense(10)
>>> print(new_layer.name)
dense

[源]

enable_traceback_filtering 函数

keras.config.enable_traceback_filtering()

开启追溯过滤。

原始的 Keras 追溯（也称为堆栈跟踪）包含许多内部帧，这很难通读，并且对最终用户而言不可操作。默认情况下，Keras 会在大多数它引发的异常中过滤内部帧，以使追溯简短、可读，并聚焦于对您可操作的内容（您的代码）。

另请参阅 keras.config.disable_traceback_filtering() 和 keras.config.is_traceback_filtering_enabled()。

如果您之前已通过 keras.config.disable_traceback_filtering() 禁用追溯过滤，您可以通过 keras.config.enable_traceback_filtering() 重新启用它。

[源]

disable_traceback_filtering 函数

keras.config.disable_traceback_filtering()

关闭追溯过滤。

原始的 Keras 追溯（也称为堆栈跟踪）包含许多内部帧，这很难通读，并且对最终用户而言不可操作。默认情况下，Keras 会在大多数它引发的异常中过滤内部帧，以使追溯简短、可读，并聚焦于对您可操作的内容（您的代码）。

另请参阅 keras.config.enable_traceback_filtering() 和 keras.config.is_traceback_filtering_enabled()。

如果您之前已通过 keras.config.disable_traceback_filtering() 禁用追溯过滤，您可以通过 keras.config.enable_traceback_filtering() 重新启用它。

[源]

is_traceback_filtering_enabled 函数

keras.config.is_traceback_filtering_enabled()

检查追溯过滤是否已开启。

原始的 Keras 追溯（也称为堆栈跟踪）包含许多内部帧，这很难通读，并且对最终用户而言不可操作。默认情况下，Keras 会在大多数它引发的异常中过滤内部帧，以使追溯简短、可读，并聚焦于对您可操作的内容（您的代码）。

另请参阅 keras.config.enable_traceback_filtering() 和 keras.config.disable_traceback_filtering()。

如果您之前已通过 keras.config.disable_traceback_filtering() 禁用追溯过滤，您可以通过 keras.config.enable_traceback_filtering() 重新启用它。

返回值

布尔值，如果追溯过滤已开启则为 True，否则为 False。

[源]

enable_interactive_logging 函数

keras.config.enable_interactive_logging()

开启交互式日志记录。

当交互式日志记录开启时，Keras 通过 stdout 显示日志。这在使用 Keras 的交互式环境（如 shell 或 notebook）中提供了最佳体验。

[源]

disable_interactive_logging 函数

keras.config.disable_interactive_logging()

关闭交互式日志记录。

当交互式日志记录关闭时，Keras 会将日志发送到 absl.logging。这在使用 Keras 进行非交互式操作时是最佳选择，例如在服务器上运行训练或推理任务。

[源]

is_interactive_logging_enabled 函数

keras.config.is_interactive_logging_enabled()

检查交互式日志记录是否已开启。

要在将日志写入 stdout 和 absl.logging 之间切换，您可以使用 keras.config.enable_interactive_logging() 和 keras.config.disable_interactive_logging()。

返回值

布尔值，如果交互式日志记录已开启则为 True，否则为 False。

[源]

enable_unsafe_deserialization 函数

keras.config.enable_unsafe_deserialization()

全局禁用安全模式，允许反序列化 lambda。

[源]

floatx 函数

keras.config.floatx()

返回默认浮点类型，以字符串形式。

例如 'bfloat16', 'float16', 'float32', 'float64'。

返回值

字符串，当前的默认浮点类型。

示例

>>> keras.config.floatx()
'float32'

[源]

set_floatx 函数

keras.config.set_floatx(value)

设置默认浮点数据类型。

注意：不建议将其设置为 "float16" 进行训练，因为这可能会导致数值稳定性问题。相反，应使用混合精度，它利用了 float16 和 float32 的混合。可以通过调用 keras.mixed_precision.set_dtype_policy('mixed_float16') 进行配置。

参数

• value: 字符串；'bfloat16', 'float16', 'float32', 或 'float64'。

示例

>>> keras.config.floatx()
'float32'

>>> keras.config.set_floatx('float64')
>>> keras.config.floatx()
'float64'

>>> # Set it back to float32
>>> keras.config.set_floatx('float32')

引发

• ValueError: 值无效时。

[源]

image_data_format 函数

keras.config.image_data_format()

返回默认图像数据格式约定。

返回值

字符串，可以是 'channels_first' 或 'channels_last'。

示例

>>> keras.config.image_data_format()
'channels_last'

[源]

set_image_data_format 函数

keras.config.set_image_data_format(data_format)

设置图像数据格式约定的值。

参数

• data_format: 字符串。 'channels_first' 或 'channels_last'。

示例

>>> keras.config.image_data_format()
'channels_last'

>>> keras.config.set_image_data_format('channels_first')
>>> keras.config.image_data_format()
'channels_first'

>>> # Set it back to `'channels_last'`
>>> keras.config.set_image_data_format('channels_last')

[源]

epsilon 函数

keras.config.epsilon()

返回在数值表达式中使用的模糊因子值。

返回值

浮点数。

示例

>>> keras.config.epsilon()
1e-07

[源]

set_epsilon 函数

keras.config.set_epsilon(value)

设置在数值表达式中使用的模糊因子值。

参数

• value: 浮点数。epsilon 的新值。

示例

>>> keras.config.epsilon()
1e-07

>>> keras.config.set_epsilon(1e-5)
>>> keras.config.epsilon()
1e-05

>>> # Set it back to the default value.
>>> keras.config.set_epsilon(1e-7)

[源]

backend 函数

keras.config.backend()

用于确定当前后端的公共方法。

返回值

字符串，Keras 当前使用的后端名称。可以是 "tensorflow", "torch", 或 "jax"。

示例

>>> keras.config.backend()
'tensorflow'