jupyter notebook下载keras

### 如何在Jupyter Notebook中安装和配置Keras

#### 安装Anaconda
对于新手来说，推荐使用Anaconda来安装Jupyter Notebook以及相关依赖库。Anaconda不仅会自动安装Jupyter Notebook和其他必要的工具（包括Python），还会提供超过180个科学计算包[^5]。

#### 创建并激活虚拟环境
为了更好地管理不同项目的依赖关系，在创建新的项目之前应该先建立一个新的虚拟环境。可以利用`conda`命令完成此操作：

conda create -n keras_env python=3.9
conda activate keras_env

这一步骤确保了所使用的软件包不会干扰其他已有的工作空间中的设置[^4]。

#### 使用pip安装Keras
一旦进入了正确的环境中，就可以通过pip来进行Keras及其依赖项的安装:

pip install tensorflow==2.8.0
pip install keras==2.8.0

这里特别指定了TensorFlow和Keras的具体版本号为2.8.0，以满足特定需求或兼容性的考虑[^1]。

#### 配置Jupyter Kernel
为了让新安装好的Keras能够在Jupyter Notebook里正常运作，还需要把当前活跃的Conda环境注册成为Jupyter内核之一：

python -m ipykernel install --user --name=keras_env

此时再次启动Jupyter Notebook时，应当可以在新建文档的选择列表里面看到名为`keras_env`的新选项。

#### 测试安装是否成功
最后可以通过下面这段简单的测试代码验证Keras是否已经正确加载到了Jupyter Notebook当中：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

print(f'TensorFlow version: {tf.__version__}')
print(f'Keras version: {keras.__version__}')

如果一切顺利的话，上述脚本将会打印出对应的框架版本信息，表明安装过程顺利完成[^2]。