在用Tensorflow寫了一些程式碼後，得知如果要用現成的網路Keras會方便許多，而且Keras現在已經支援基於Tensorflow，有了Tensorflow以後安裝配置起來應該比較簡單，於是花了點時間把它裝了起來，這裡記錄一下一些小坑。

Keras支援Tensorflow應該是剛推出不久，網上大部分教程還是基於Theano的，不過沒關係，裝起來也不難。

先activate進入之前裝好的Tensorflow環境，直接pip install keras（用conda安裝網上也有寫，但是我沒有成功），這裡安裝的是最新版的1.2.2版本，安裝過程中報錯：Failed building wheel for scipy，反正是scipy沒法自動安裝完成。

找到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 這個網址，裡面搜尋scipy，有.whl的包，挑選好屬於自己電腦版本的包，下載下來，然後在剛剛的命令列輸入 pip install 安裝地址和檔案 ，我這裡是
pip install D:\Users\Xuuu\Downloads\scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

一會兒就提示 successfuly，完成了， 再重新pip install keras，馬上就成功了。原本以為要配置後臺，沒想到keras預設的後端就是tensorflow，在python中輸入import keras，沒有報錯就成功了！

其實在之前的Mxnet的安裝中，配置好了GPU要用的Cuda等軟體後，之後的各種安裝配置需要安裝的東西都不是很多了，只是總是有一些小坑，善用百度等搜尋軟體就能夠解決。