1. Keras的backend设置
Keras是一个高级神经网络库，提供了一个用户友好的API来创建和训练深度学习模型。它可以在多种深度学习框架上运行，包括TensorFlow和Theano等。在使用Keras构建模型时，我们需要选择一个后端来执行所有的张量操作，例如张量加法、乘法和卷积等。Keras支持通过修改配置文件或环境变量来切换后端，但也可以在代码中直接设置后端，这样更加方便和灵活。
2. 后端设置为TensorFlow
2.1. 安装TensorFlow
在使用TensorFlow作为后端之前，我们首先需要安装TensorFlow。可以使用以下命令来安装TensorFlow：
pip install tensorflow2.2. 设置后端为TensorFlow
在Keras中，我们可以通过修改配置文件或直接设置环境变量来将后端设置为TensorFlow。但是，更为常见的做法是在代码中直接设置后端。
import keras.backend as K
K.backend()
运行上述代码可以查看当前设置的后端，默认情况下，Keras使用TensorFlow作为后端。如果需要明确设置后端为TensorFlow，可以使用以下代码：
K.set_backend('tensorflow')这样，我们就将后端设置为了TensorFlow。
3. 后端设置为Theano
3.1. 安装Theano
如果需要将后端设置为Theano，我们首先需要安装Theano。可以使用以下命令来安装Theano：
pip install theano3.2. 设置后端为Theano
在代码中将后端设置为Theano的方法与设置为TensorFlow类似，只需要将上述代码中的'tensorflow'替换为'theano'即可：
K.set_backend('theano')这样，我们就将后端设置为了Theano。
4. temperature设置为0.6
4.1. temperature参数
在深度学习中，temperature是在生成文本等离散输出时的一个重要参数。temperature控制模型生成的概率分布的平滑程度。当temperature较高时，生成的概率分布较均匀，可以得到更多样化的输出；当temperature较低时，生成的概率分布较尖锐，可以得到更加确定性的输出。
4.2. 设置temperature为0.6
在Keras中，我们可以通过修改生成模型的temperature参数来控制生成文本的多样性程度。在生成模型的调用代码中，可以设置temperature参数为0.6：
# 生成模型的调用代码
output = model.generate_text(temperature=0.6)
以上代码中，temperature的值被设置为0.6。
5. 总结
Keras的backend设置可以让我们方便地切换深度学习框架和控制生成文本的多样性程度。通过设置后端为TensorFlow或Theano，并设置temperature参数为0.6，我们可以灵活地构建和训练深度学习模型，以及生成符合我们需求的文本。