导入keras包太慢了

导入Keras包可能因为网络速度或计算机性能问题而变得缓慢。以下是一些可以尝试的方法：

1. 检查网络连接是否正常，尝试重新启动网络设备。
2. 使用更快的网络或使用代理服务器。
3. 如果导入Keras包时需要下载大量的依赖项，可以考虑使用Anaconda或Miniconda来创建虚拟环境，并使用conda安装包和依赖项，这可能会更快。
4. 使用较新的计算机或升级硬件，例如使用SSD硬盘或更多的内存。
5. 尝试使用TensorFlow 2.x或PyTorch等其他深度学习框架，这些框架也具有类似于Keras的API，但可能比Keras更快。

相关问题

keras下载预训练权重太慢

Keras下载预训练权重可能会很慢，这可能是因为下载的服务器在国外，或者是因为网络连接速度不够快。以下是几种解决方法：

1. 使用淘宝镜像下载

淘宝提供了Keras的预训练权重的镜像下载，可以使用以下命令将下载源更改为淘宝镜像：

$ export TF_KERAS=1
$ export TF_KERAS_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. 使用代理

如果你的网络连接速度很慢，可以通过使用代理来加速下载。在下载前，设置代理环境变量。例如：

$ export http_proxy=http://user:password@proxy:port/
$ export https_proxy=http://user:password@proxy:port/

3. 下载本地保存

可以在其他地方下载预训练权重，并将其保存在本地。然后在使用时，指定本地路径即可。例如：

from keras.models import load_model

model = load_model('path/to/weights.h5')

希望以上方法可以帮助你加快预训练权重的下载速度。

keras导入minist

可以使用Keras内置的mnist数据集来导入手写数字数据集。以下是一个示例代码：

from keras.datasets import mnist

# 加载mnist数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 显示数据集的形状
print('Train Images: ', X_train.shape)
print('Train Labels: ', y_train.shape)
print('Test Images: ', X_test.shape)
print('Test Labels: ', y_test.shape)

这个代码将加载mnist数据集并显示训练和测试图像和标签的形状。注意，这个代码需要先安装Keras库。