keras环境配置填坑（持续更新）

L.C.提醒我补上配置的坑

1.配置gpu版本的keras（tensorflow/theano）真xx难！对计算的时间要求不高，就弄个cpu慢吞吞训练算了，怎么安装cpu版本的深度学习框架？

so fxxking easy!
官网（或清华大学镜像站点）下载anaconda安装，之后在命令行输入以下代码：

pip install theano;                
#pip install tensorflow;   #选择theano或者tensorflow
pip install keras

done！

要注意的是，如果使用tensorflow作为backend，就要下载python 3.5.2 对应的anaconda版本，记得是anaconda3 4.2.0

2.安装gpu版本的keras后，提示can not find g++.exe（或者类似差不多意思的error）

首先可能是没正确安装g++，再次在cmd输入：

conda install mingw libpython

如果提示已经satisfied，说明不是因为这个问题。检查mingw目录以及其下的bin、lib目录是否被添加进环境变量。

3.导入gpu版本keras（theano/tensorflow）时，提示缺少pygpu模块

no hesitating，tap in：

pip install pygpu

4.用keras的plot_mode函数绘制模型summary失败

八成是没有安装下面两个包：

pip install pydot
pip install graphviz

5..theanorc.txt里面的'device = gpu'无法识别

八成是安装了加速版的theano，此版本支持nvidia的cuda核心，把'device = gpu'改成'device = cuda'

6.import进keras时提示找不到cudnn

解压cudnn直接覆盖cuda目录的文件夹。

7.如果使用theano作为beckend，记得手动调整keras的configuration文件里面的backend项

8.import tensorflow时显示有lib、dll加载不了
找到cuda的安装目录，把v8.0文件夹下面所有的子文件夹目录添加进环境变量

9.couldn't open CUDA library xxxxxxx.dll
在cuda安装目录下搜这个找不到的文件，拷贝到已经添加环境变量的文件夹里

10.用什么交互式界面编写keras程序比较好？
jupyter notebook