一、windows安裝keras：

只需3步：1、開啟Anaconda prompt，輸入conda install mingw libpython，進行下載；

                 2、輸入conda install theano回車；

                 3、輸入conda install keras（或者conda install -c conda-forge keras=2.0.2
）回車；

二、安裝OpenCV：
輸入：conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv

三、伺服器操作：

1、解除安裝檔案程式碼：pip uninstall Keras

2、下載檔案程式碼：pip install Keras==2.1.6 或者 sudo pip install keras 或者 conda install ***

3、如果出現錯誤：Consider using the `--user` option or check the permissions.  就使用：pip install --user

4、本地伺服器中開啟notebook：jupyter notebook --ip=192.168.2.183 --port=8888

5、伺服器重啟：reboot

6、刪除anaconda：rm -rf ~/anaconda

7、殺死程序（釋放記憶體）：kill pid（pid代表的是程序編號）

四、linux伺服器上配置深度學習環境：

1、下載anaconda3：wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh  #64位系統

2、安裝anaconda3：bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

3、建立執行環境：conda create -n tensorflow python=3.5。tensorflow(這是環境的名稱，可以隨意命名)，python=3.5(這是環境裡包含的東西，可以不寫)

4、環境裡下載需用的包：conda install scipy pandas（這是下載scipy、numpy、pandas）；conda install jupyter notebook；conda install tensorflow；

5、安裝gpu版的tensorflow：  conda install tensorflow-gpu=1.9.0版本號  或者（conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu）或者使用pip下載，注意：同時使用pip和conda，可能會造成多個tensorflow版本，儘量使用同一個工具。

6、刪除環境：conda env remove -n tensorflow