前言

前段時間在windows10下安裝好Anaconda和TensorFlow之後，當時沒有使用。在最近執行一開原始碼時需要安裝Keras庫，使用Anaconda進行安裝。在安裝的過程中由於速度實在太過緩慢(；д；)，決定換一種方法進行安裝。

解決方法

有兩個版本，分別用於Python2.X和Python3.X，根據自己本地安裝的Python版本進行下載即可。

安裝

進入命令列，使用pip進行安裝：

pip install path\scipy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install path\Keras-2.0.8-py3-none
 
-any.whl

注：安裝是有順序的，先安裝SciPy，後安裝Keras。path為離線包放置的路徑。

安裝成功後，在命令列中輸入python命令進入python環境，使用下面程式碼進行測試：

import keras

如果不報錯的話，說明安裝成功。此時會輸出下面的語句：

Using TensorFlow backend

這並不是錯誤，僅僅表示Keras的執行核心為TensorFlow。詳情可參見Keras官方中文文件。

其它解決方法

通過百度發現，很多人選擇另一種方法來解決下載速度較慢的問題：更換Anaconda預設軟體源。
百度搜索的結果是很大一部分將Anaconda源換為清華映象站的源：

conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes

但我在進行測試時，發現在瀏覽器上無法訪問該映象站╮(╯﹏╰）╭，更換源之後也是無法訪問，不知道是我的原因還是目前該映象站無法使用，或者是因為一些原因在這個時候清華禁止外網IP訪問（2017/10/26）。

另一種方法是更換Python的pip源，常用的源有：

阿里雲 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
中國科技大學 https://pypi.mirrors
 
.ustc.edu.cn/simple/ 
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 
清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
中國科學技術大學 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

更換的方式與Anaconda方式相同。