一、windows安装keras：

只需3步：1、打开Anaconda prompt，输入conda install mingw libpython，进行下载；

                 2、输入conda install theano回车；

                 3、输入conda install keras（或者conda install -c conda-forge keras=2.0.2
）回车；

二、安装OpenCV：
输入：conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv

三、服务器操作：

1、卸载文件代码：pip uninstall Keras

2、下载文件代码：pip install Keras==2.1.6 或者 sudo pip install keras 或者 conda install ***

3、如果出现错误：Consider using the `--user` option or check the permissions.  就使用：pip install --user Keras==2.1.6

4、本地服务器中打开notebook：jupyter notebook --ip=192.168.2.183 --port=8888

5、服务器重启：reboot

6、删除anaconda：rm -rf ~/anaconda

7、杀死进程（释放内存）：kill pid（pid代表的是进程编号）

四、linux服务器上配置深度学习环境：

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

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

3、创建运行环境：conda create -n tensorflow python=3.5。tensorflow(这是环境的名称，可以随意命名)，python=3.5(这是环境里包含的东西，可以不写)

4、环境里下载需用的包：conda install scipy pandas（这是下载scipy、numpy、pandas）；conda install jupyter notebook；conda install tensorflow；

5、安装gpu版的tensorflow：  conda install tensorflow-gpu=1.9.0版本号  或者（conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu）或者使用pip下载，注意：同时使用pip和conda，可能会造成多个tensorflow版本，尽量使用同一个工具。

6、删除环境：conda env remove -n tensorflow