win10+anaconda4.2(py3.5)+theano+keras(cpu)
1. 安装Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 (python3.5.2)。 默认安装, all user,自动添加环境变量。
安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、numpy、scipy等等一些包。
2.在cmd中输入:
pip install theano # 安装theano 1.0.8
pip install keras # 自动安装pyyaml
修改C:\Users\zsz\.keras\keras.json中的后端为theano.
3.安装完成， 测试
import theano
ubuntu16.4 + cuda8.0 + anaconda4.2(py3.5)+ keras(GPU)+ theano0.8.2
1. 安装系统ubuntu16.4，然后安装显卡驱动 (NVIDIA 270.28) # 最好不要手动安装，要在软件和更新里自动安装。
2. 安装CUDA-8.0 和 cudnn-5.1
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run # 安装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 （一定要选n）
安装完毕后，再按下面声明一下环境变量，并将其写入到 ~/.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}}
重启OS, 然后检测cuda
$nvidia-smi # 查看gpu的信息
$nvcc --version
$lspci |grep -i nvidia
安装 cudnn
下载解压 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. 安装Anaconda3，pychram
$bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh # 交互式安装Anaconda3。都选yes
$source ~/.bashrc# 使环境变量生效
$tar xfz pycharm-community-2016.2.3.tar.gz
$bash pycharm.sh # 启动pycharm
4. 安装 keras (1.1.0) ，直接在 zsz@zsz:~$ 下执行:
pip install theano
pip install keras
import keras # 验证下
5. 修改后端为theano，并启用gpu.
5.1. sudo vim ~/.keras/keras.json # 把后端由tf改为th
5.2. sudo vim ~/.theanorc # 此文件没有，直接新建，把下边的加入。
[global]
openmp=False
device = gpu
floatX = float32
allow_input_downcast=True
[lib]
cnmem = 0.8
[blas]
ldflags= -lopenblas
[nvcc]
fastmath = True
解释：cnmem = 0.8 # 初始化显存，用去80%。显存不够时，把这一部分去掉。
由于编译安装tensorflow有问题，就先用theano的后端的GPU计算。
参考：
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/install/
