keras支持众多的后端，目前包括tensorflow，mxnet，theano，作为目前最火的tensorflow高级API，在github上的活跃程度一直居高不下，笔者在上文(http://www.jianshu.com/writer#/notebooks/11212452/notes/15821109)中配置了Ubuntu+tensorflow和cuda，cudnn.

并通过pip安装了keras了，pip install keras但在运行时发现报错：File “/home/mohandsamro/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”, line 2856, in conv2d

x = tf.nn.convolution(input=x,AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘convolution’

经过查阅，在stackoverlow上给出的解释（https://stackoverflow.com/questions/42984819/tensorflow-tf-nn-convolution-error）是keras的版本不支持新的tensorflow版本。

于是将keras和tensrflow卸载，但安装最新版本的keras时发现调用tensorflow库时报错：

ImportError: No module named _pywrap_tensorflow

将keras和tensorflow再次清理（pip uninstall …或者conda remove …)。

经过查阅资料(http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html)发现是由于在安装各种包过程中，安装了不同版本的protobuffer导致。

解决方案：通过pip install tensorflow-gpu 和pip install keras安装通过pip uninstall protobuf卸载，通过protoc –version命令查看protobuf的版本号，直到所有版本的protobuf都卸载完毕，然后通过pip install protobuf安装最新版本的protobuf库。调用tensorflow库，发现keras-gpu和tensorflow-gpu均可正常使用，完美解决。