Python 值错误«；您正在尝试使用旧的GPU后端&xBB；在导入keras时_Python_Machine Learning_Neural Network_Keras_Theano

Python 值错误«；您正在尝试使用旧的GPU后端&xBB；在导入keras时

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Python 值错误«；您正在尝试使用旧的GPU后端&xBB；在导入keras时,python,machine-learning,neural-network,keras,theano,Python,Machine Learning,Neural Network,Keras,Theano,我正在使用Ubuntu 16.04的后端。我的设置一直正常工作，但是，在导入Keras时突然出现以下错误（导入Keras）： ValueError：您正在尝试使用旧的GPU后端。它被从Theano移除。现在就使用device=cuda*。有关更多信息，请参阅如何解决此问题？您应该更改（或添加）名为THEANO\u FLAGS的环境变量。如果将变量设置为包含device=cuda而不是device=gpu，则错误将消失在GPU上工作时，也将浮点精度设置为float32，因为这通常要快得多（TH

我正在使用Ubuntu 16.04的后端。我的设置一直正常工作，但是，在导入Keras时突然出现以下错误（

导入Keras

）：

ValueError：您正在尝试使用旧的GPU后端。它被从Theano移除。现在就使用device=cuda*。有关更多信息，请参阅

如何解决此问题？

您应该更改（或添加）名为

THEANO\u FLAGS的环境变量。如果将变量设置为包含device=cuda
而不是device=gpu
，则错误将消失
在GPU上工作时，也将浮点精度设置为float32
，因为这通常要快得多（THEANO_FLAGS='device=cuda，floatX=float32'
）
有关此变量的更多信息，请参阅。
对于我，无gpu，使用cpu，工作：
export THEANO_FLAGS='mode=FAST_RUN,device=cpu,floatX=float32'

它可能是环境变量THEANO_FLAGS
。如果您将变量设置为包含device=cuda
而不是device=gpu
，则该变量将被修复。您好@WilmarvanOmmeren，我刚刚尝试过这个，它成功了。如果你把你的评论作为答案，我会把它标记为正确答案。谢谢。导出ano_FLAGS=mode=FAST_RUN，device=cuda，floatX=float32你能详细解释一下这到底意味着什么以及它是如何回答这个问题的吗？