如何解决Keras与Tensorflow不同版本间的兼容性问题？

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在利用Keras进行实验时，后端为Tensorflow，遇到以下问题：

1.服务器端激活Anaconda环境运行程序时，实验结果差异很大。

环境：Tensorflow 1.4.0，Keras 2.1.5

2.服务器端未激活Anaconda环境运行程序。

在利用Keras进行实验的时候，后端为Tensorflow，出现了以下问题：

1. 服务器端激活Anaconda环境跑程序时，实验结果很差。

环境：tensorflow 1.4.0，keras 2.1.5

2. 服务器端未激活Anaconda环境跑程序时，实验结果回到正常值。

环境：tensorflow 1.7.0，keras 2.0.8

3. 自己PC端跑相同程序时，实验结果回到正常值。

环境：tensorflow 1.6.0，keras 2.1.5

怀疑实验结果的异常性是由于Keras和Tensorflow版本之间的兼容性导致的。查阅网上资料，借鉴他人的经验，将服务器端的Anaconda环境配置为：tensorflow 1.4.0，keras 2.0.8，实验结果恢复了正常。

这里贴出参考的Keras和Tensorflow版本之间兼容性的链接，供参考：docs.floydhub.com/guides/environments/。