摘要：检查目录以及其下的目录是否被添加进环境变量。导入版本时，提示缺少模块，用的函数绘制模型失败八成是没有安装下面两个包里面的无法识别八成是安装了加速版的，此版本支持的核心，把改成进时提示找不到解压直接覆盖目录的文件夹。
L.C.提醒我补上配置的坑
1.配置gpu版本的keras（tensorflow/theano）真xx难！对计算的时间要求不高，就弄个cpu慢吞吞训练算了，怎么安装cpu版本的深度学习框架？
so fxxking easy!
官网（或清华大学镜像站点）下载anaconda安装，之后在命令行输入以下代码：
pip install theano; #pip install tensorflow; #选择theano或者tensorflow pip install keras
done！
要注意的是，如果使用tensorflow作为backend，就要下载python 3.5.2 对应的anaconda版本，记得是anaconda3 4.2.0
2.安装gpu版本的keras后，提示can not find g++.exe（或者类似差不多意思的error）
首先可能是没正确安装g++，再次在cmd输入：
conda install mingw libpython
如果提示已经satisfied，说明不是因为这个问题。检查mingw目录以及其下的bin、lib目录是否被添加进环境变量。
3.导入gpu版本keras（theano/tensorflow）时，提示缺少pygpu模块
no hesitating，tap in：
pip install pygpu
4.用keras的plot_mode函数绘制模型summary失败
八成是没有安装下面两个包：
pip install pydot pip install graphviz
5..theanorc.txt里面的"device = gpu"无法识别
八成是安装了加速版的theano，此版本支持nvidia的cuda核心，把"device = gpu"改成"device = cuda"
6.import进keras时提示找不到cudnn
解压cudnn直接覆盖cuda目录的文件夹。
7.如果使用theano作为beckend，记得手动调整keras的configuration文件里面的backend项
8.import tensorflow时显示有lib、dll加载不了
找到cuda的安装目录，把v8.0文件夹下面所有的子文件夹目录添加进环境变量
9.couldn"t open CUDA library xxxxxxx.dll
在cuda安装目录下搜这个找不到的文件，拷贝到已经添加环境变量的文件夹里
10.用什么交互式界面编写keras程序比较好？
jupyter notebook
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