Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 可以用他来快速组件一个神经网络。有了tensorflow或者theano基础后，便可以学习使用keras，让神经网络的搭建更加容易。学习keras的基础知识，可以参考官方中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 这边总结一下我在配置环境时遇到的一些坑。
基于Win7系统，python3.5 安装
打开cmd, 输入：
pip install theano
pip install keras
如果安装成功可以测试一下：
Import theano
Import kears
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如果像上面描述的那么容易就皆大欢喜了，但安装过程总会出现这样那样的小问题，下面是我遇到过的一些坑以及解决办法。
安装时遇到的错误
（1）在import theano时出现如下错误：
hypot 未定义
解决方法：
进入文件夹" C:\Users\admin\Anaconda3\Lib\site-packages\theano\gof" （根据个人安装路径不同会有所不同）
cc.py文件中修改compile_args函数，在最后添加 "-D_hypot=hypot",并保存。如下所示：
在cmodule.py文件中get_gcc_shared_library_arg函数中添加-D_hypot=hypot，并保存。如下所示：
（2）再次import theano, 提示错误：no module named gof
则需安装libpython，pipinstall libpython就可以了
以上成功解决安装问题。
另外，我在Linux系统中的使用了gpu版本的tensorflow，安装keras时，只需打开终端，输入：
pip install tensorflow-gpu keras
安装完成后可使用 python -c "import keras" 是否安装成功。
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kears可以基于两个backend，一个是theano，一个是tensorflow。默认的后端是tensorflow。在import kears时，可以看出现在使用的后端是哪一个。如果需要切换为theano，则打开安装目录中.Kears文件夹，C:\Users\admin\.keras，在Kears.json中，将“backend”改为theano。我在这样设置没后什么问题，但也有文档中提出修改后再import时出现错误提示，详情可参考如下文章：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/1-3-backend/