win10+anaconda4.2(py3.5)+theano+keras(cpu)
1. 安裝Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 (python3.5.2)。 默認安裝, all user,自動添加環境變量。
安裝完anaconda，就相當于安裝了Python、IPython、集成開發環境Spyder、numpy、scipy等等一些包。
2.在cmd中輸入:
pip install theano ? ? ?# 安裝theano 1.0.8
pip install keras? ? ? ? # 自動安裝pyyaml
修改C:\Users\zsz\.keras\keras.json中的后端為theano.
3.安裝完成， 測試
import theano
ubuntu16.4 + cuda8.0 + anaconda4.2(py3.5)+ keras(GPU)+ theano0.8.2?
1. 安裝系統ubuntu16.4，然后安裝顯卡驅動? (NVIDIA 270.28) ? # 最好不要手動安裝，要在軟件和更新里自動安裝。
2. 安裝CUDA-8.0 和 cudnn-5.1
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run # 安裝cuda8.0 正式版
# 注意：Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48 ?(y)es/(n)o/(q)uit: n （一定要選n）
安裝完畢后，再按下面聲明一下環境變量，并將其寫入到 ~/.bashrc 的尾部:
$ sudo vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
重啟OS, 然后檢測cuda
$nvidia-smi? # 查看gpu的信息
$nvcc --version
$lspci |grep -i nvidia
安裝 cudnn
下載解壓 tar xfz cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8
然后 cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
3. 安裝Anaconda3，pychram
$bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh? ? # 交互式安裝Anaconda3。都選yes
$source ~/.bashrc# 使環境變量生效
$tar xfz pycharm-community-2016.2.3.tar.gz
$bash pycharm.sh? # 啟動pycharm
4. 安裝 keras? (1.1.0)? ，直接在 zsz@zsz:~$ 下執行:
pip install theano
pip install keras
import keras # 驗證下
5. 修改后端為theano，并啟用gpu.
5.1. sudo vim ~/.keras/keras.json # 把后端由tf改為th
5.2. sudo vim ~/.theanorc # 此文件沒有，直接新建，把下邊的加入。
[global]
openmp=False
device = gpu
floatX = float32
allow_input_downcast=True
[lib]
cnmem = 0.8
[blas]
ldflags= -lopenblas
[nvcc]
fastmath = True
解釋：cnmem = 0.8 # 初始化顯存，用去80%。顯存不夠時，把這一部分去掉。
由于編譯安裝tensorflow有問題，就先用theano的后端的GPU計算。
參考：?
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/install/?
