安裝環境:

Win10(64位)
python3.6

1. Keras 介紹

        Keras(http://keras.io/)是一個基於Theano或TensorFlow作為後端的深度學習框架，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，是一個高度模組化的神經網路庫。因此，Keras在結構上是極度簡化、便於設計的深度學習第三方庫。基於Python整合多種後端開發，充分發揮了GPU和CPU運算能力。其開發目的是利用快速原型的方法設計基於深度學習的各種實驗。適合前期的網路原型設計、支援卷積網路和遞迴網路及兩者整合的結果、支援任意的連線正規化、能夠在GPU和CPU上無縫連線執行。
Keras的原始碼可以從

https://github.com/keras-team/keras下載。

2. Keras 的安裝

        由於Keras不是獨立的深度學習(DL)演算法包，其安裝必須依賴於後端系統的安裝，特別是對GPU的支援，因此其安裝並非那麼簡單。在windows系統下，需要事先安裝Theano開發包，並使Theano支援GPU運算。
        關於Theano的安裝參考Theano官方網站的安裝教程，網址是: http://deeplearning.net/software/theano/install.html

安裝步驟拆分如下:

g++下載與安裝:

• 下載mingw

        首先開啟網址: http://www.mingw.org/

        直接點選右上方的 Download Installer 即可下載

        在開啟的新頁面會提示我們等待幾秒秒後將開始下載安裝

        下載的安裝軟體相當地小，只有幾十K。這是因為我們下載的只是一個包管理器，包管理器安裝後才能繼續安裝編譯器等元件。注意，整個安裝過程都是線上的，因此不要斷開網路。
        首先開啟安裝程式，按照提示，以預設選項進行安裝即可。

        包管理器安裝完成後將彈出這個介面：

        找到 mingw32-gcc-g++(注意: class屬性要為bin)，右鍵、點選Mark for Installation
        然後點選左上角的 Installation 選單中的 Apply changes 選項，管理器將開始線上安裝或更新被選中的元件。
        安裝完成後關閉包管理器，如果由於某種原因安裝未能成功，在退出程式前程式將給予提示，選擇 review changes 選項重新安裝即可。

• 配置環境變數

        開啟此電腦 -> 右擊、屬性 -> 高階系統設定 -> 環境變數。

        找出列表中的Path選項，選中後點擊編輯 -> 新建

C:\MinGW\bin  # 如果安裝時路徑選則的不是C盤，就填寫自己選則的目錄，但一定要定位到bin資料夾

        點選確定，重啟電腦，完成環境變數的配置。

• 檢查是否安裝成功

        開啟命令列（點選開始選單 -> 執行，輸入cmd.exe後確定），輸入

g++ -v

        測試 g++ 的版本，如果得到的結果與下面的結果類似，不是沒有這種命令或檔案的提示之類的話，就說明安裝成功。

        也可以輸入測試 gcc 的版本。

gcc -v

        另一種更簡單的方式是直接輸入

g++

        如果得到的結果為

        以上均說明成功安裝了編譯器，mingw 的安裝就完成了。

Anaconda的安裝和簡單使用

        Anaconda安裝過程簡單易懂，不做詳細贅述，可參考：
https://jingyan.baidu.com/article/ed15cb1bb7b8431be2698162.html

通過Conda進行需求安裝（推薦）

conda install numpy scipy mkl-service libpython <m2w64-toolchain> <nose> <sphinx> <pydot-ng> <git>

注意: 

• <...>之間的引數是可選的。
• m2w64-toolchain 軟體包提供了GCC的完全相容版本，因此強烈建議使用。
• git 包通過conda安裝git原始碼控制，這是開發版本的Theano和libgpuarray所必需的

安裝並配置GPU驅動程式（推薦）(vs2013+cuda7.5環境搭建)

        選擇安裝cuda7.5，cuda7.5最高僅支援Visual Studio 2013

• 安裝vs2013

        安裝包：https://pan.baidu.com/s/1SWC6fKlKZMPIg5qZZq4cVg  密碼：n8sq
        解壓安裝一路預設下一步即可。

• 下載cuda7.5原始檔 

        下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/
        選擇點選 Legacy Releases: 

        選擇CUDA7.5

        選擇win10版本安裝，如圖所示

        下載完之後進行安裝，安裝時間有點長，請耐心等待，預設是安裝在c盤目錄下，你也可以更改安裝目錄， 

• 配置環境變數

        開啟此電腦 -> 右擊、屬性 -> 高階系統設定 -> 環境變數。
        cuda7.5安裝完成之後在系統環境變數中自動配置了兩個系統變數 
 

CUDA_PATH：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5 
CUDA_PATH_V7_5：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5 

        但是為了之後的vs2013的配置做準備我們需要在配置五個系統變數 

CUDA_BIN_PATH：%CUDA_PATH%\bin 
CUDA_LIB_PATH：%CUDA_PATH%\lib\Win32 
CUDA_SDK_BIN：%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win64 
CUDA_SDK_LIB：%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 
CUDA_SDK_PATH：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5 

        在系統環境變數path後新建新增如下內容 

%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%

• 測試是否成功 

        進入cmd，輸入nvcc -V命令，如圖所示，表示cuda7.5安裝成功。

安裝Theano

        使用anaconda，可以直接安裝theano和pygpu。Libgpuarray將自動安裝為pygpu的依賴項。

conda install theano pygpu  # theano()和pygpu()的最新conda軟體包目前不支援Python 3.4分支 >= 0.9 >= 0.6*

安裝keras

conda install keras

        以上，keras在 Win10，python3.6 環境下配置安裝完成。