我在使用keras后端时遇到问题。我设置tensorflow作为后端。我检查了/keras/keras.json，activate.d和activate.sh将tensorflow作为后端。我还试图将envs变量强制为tensorflow
第一次在jupyter上运行keras时，它运行良好。我也可以导入tensorflow没有任何错误。
然而，当我现在使用jupyter笔记本电脑时，后端是theano。
我尝试在ipython上导入keras，后端是tensorflow。
我用conda安装keras、tensorflow和theano。
python版本：3.6
keras:2.0.6
tensorflow：1.3.0
茶氨酸：0.9
操作系统：win10
我尝试了不同的方法将jupyter笔记本的后端更改为tensorflow，但似乎不起作用。
通常，使用conda，我们可以创建(理论上)独立于其他环境的特定环境。
我建议您使用conda创建一个tensorflow环境。使用命令提示符：
conda create -n myTensorflowEnv python=3.5
然后你激活这个环境：
activate myTensorflowEnv
然后，环境的名称应该出现在命令提示符开头的括号中。(如果这不起作用，你可能需要设置一些变量：如何激活Anaconda环境)
在这个环境中，您可以安装所需的一切：Tensorflow、keras和其他依赖项。这个过程将取决于你想要什么，不过，cpu，gpu，编译，等等。
您可能也应该在这个环境中安装jupyter。(也许——只有当你有我在评论中提到的可怕错误时——先卸载其他jupyter)。
如果一切顺利，如果你从这个环境中运行jupyter，你将能够在这个环境中使用tensorflow。