解决Keras与TensorFlow版本不匹配导致的实验结果异常

Keras与TensorFlow版本兼容性问题排查

在使用Keras进行实验且后端指定为TensorFlow时，可能会遇到如下问题：

1. 在服务器端激活Anaconda环境运行程序时，实验结果表现不佳。

该异常环境配置为：tensorflow 1.4.0，keras 2.1.5

2. 在服务器端未激活Anaconda环境直接运行程序时，实验结果恢复正常。

该正常环境配置为：tensorflow 1.7.0，keras 2.0.8

3. 在个人PC端运行相同程序时，实验结果同样恢复正常。

该正常环境配置为：tensorflow 1.6.0，keras 2.1.5

推测实验结果的异常是由Keras与TensorFlow版本间的兼容性问题引起的。参考网络资料及他人经验，将服务器端的Anaconda环境配置调整为：tensorflow 1.4.0，keras 2.0.8后，实验结果恢复正常。

此处提供关于Keras与TensorFlow版本兼容性的参考链接，供查阅：https://docs.floydhub.com/guides/environments/。

在配置环境和调用库时，需特别注意库之间、以及库与环境之间的版本和API兼容性。特别是cuda版本、cudnn版本与tensorflow版本之间的匹配关系。

以上即为解决Keras与TensorFlow版本兼容性问题的全部内容，希望能对大家有所帮助。