尽管网上已经有很多教程step by step 的instruct me 在win10 上安装theano+keras并实现GPU加速，但是本人在操作的时候依旧遇到一些问题。本篇记录一下，方便各位博友，也方便自己日后再看！
本人主要根据2篇博客进行安装的，这是我见到的安装过程最简单的方式。这两篇博客介绍的内容大致一样，但也有少许不同，起到互补作用，本人十分感谢这二位博主。
博客1： http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/47684673
博客2：http://www.cnblogs.com/zhaopengcheng/p/5992911.html。
下面说说我是如何根据这两篇博客在我的笔记本上安装的。
（1）全程（从第一步的第1条到第六步的第9条）根据博客1的方法安装各个需要的component。
这样安装之后，测试结果输出的内容中会包含以下语句：CNMeM is disabled，cudnn not available。
CNMeM is a simple library to help the Deep Learning frameworks manage CUDA memory. (参见 https://github.com/NVIDIA/cnmem)
The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, normalization, and activation layers. (参见 https://developer.nvidia.com/cudnn)
（2）下面说说如何根据博客2中方法解决CNMeM is disabled，cudnn not available的问题。
（a）根据博客2的第3步修改 .theanorc.txt文件；
但是请注意，注意，注意！！！！
.theanorc.txt文件中的cnmem=1。这个值是可以修改的！！！最大为１。但是如果设置为1，可能会报错，类似out of memory；这时候你可以把这个参数修改为小于1的值，比如说0.9，0.8等等，对于我的笔记本而言，0.8是能承受的最大值。这个值的作用从如下输出中可以看出来“CNMeM is enabled with initial size: 80.0% of memory”. 如果你所有的安装完成，（c）步中没有出现预期的结果，请按照此处的方法调整cnmem的值。
（b）根据博客2的第4步安装cudnn，但是如果“将设三个文件夹替换掉系统里面的对应文件，进行覆盖替换即可”，运行程序时会报错。我的做法是保留所有文件夹的文件，即选择合并而不是覆盖！！！
（c）忽略博客2的第5步，然后根据第6不进行test，如果输出以下信息
Using gpu device 0: GeForce GTX 960 (CNMeM is enabled with initial size: 80.0% of memory, cuDNN 5005)
并且输出了正确的结果，恭喜你成功了。