前言：
记得很久很久以前在学校的时候，用C写单片机程序，驱动什么芯片都要看它的说明书自己来写协议。
高级语言，我认为应该是尽量减少人的工作量的语言。本来本次是想要闭门造车地写一个程序，但如果只是想闭门造车的话不需要学多余的语言，所以这次就试着调用一个库。
Keras，就像官网的描述一样“is a high-level neural networks API”，选择它也正好配合我现在的学习任务。
本次的任务就是安装Keras并且使用它的至少一个功能来完成一个程序。
正文：
首先去官网，看到上面说先安装一下三选一作为后端：
我用谷歌查了一下，TensorFlow的结果为3,260,000个；Theano的结果为11,400,000个； CNTK的最少，582,000的。那本次就先安装TensorFlow吧。
到了TensorFlow的官网（有时可能需要代理），看到有两个选择：
大概意思就是说两个方案，简单的那个性能没有复杂的那个好（前提是你有N卡，否则只能选简单的那个）。我的是860，不用白不用。
之后我需要安装CUDA和cuDNN。CUDA我知道，很久以前还用它调试成功过，它是使用N卡进行GPU计算的接口。去CUDA网站上直接下载即可（还有一个补丁），还有一定要记得解压和安装不要再一个文件夹，安装完之后解压的那个文件夹就消失了。。。。
但去了cuDNN的网站，很倒霉，正在维护：
那就没办法了，先装没有GPU支持的吧（by后面可以加副词？什么情况？{问题1}）。
接下来它说通过两种机制”native” pip或Anaconda安装。
pip是Python的包管理工具，用来管理Python有关的安装包。
Anaconda是一堆东西，里面包括包管理工具和一些Python有关的安装包（也包括了Python自己的某个版本）。
我选择下载安装Anaconda，到官网下载一个400多MB的安装包，在安装出现了一下选项：
第一个是说添加Anaconda到环境变量PATH可能会导致需要卸载Anaconda的问题。会出现什么问题以至于卸载呢？{问题2}
两个都没选，然后继续到完成安装。
然后再安装Anaconda的文件夹里的Scripts里找到conda.exe，然后按照官网流程输入，并且会出现如下：
为什么Python又下了一遍？难道说到这一步还会出现没有安装Python的情况？{问题3}
因为没有添加环境变量，所以使用的是绝对路径，之后启动了TensorFlow环境就不用绝对路径了。
我用anaconda\Scripts里的activate和anaconda\envs\tensorflow\Scripts里的activate都可以启动TensorFlow环境，但我只是用了anaconda\Scripts里的conda来创建TensorFlow环境，它们是怎么联系起来的？{问题4}
启动完TensorFlow环境之后输入安装非GPU支持的Tensorflow的命令：pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow，等待完成。
完成之后再输入pip install keras，然而出现了错误以堆错误，先看第一个：
有一点很奇怪，即使不在TensorFlow环境pip也可不用绝对路径，为什么？{问题5}
有点不明白，setup.py是什么?bdist_wheel是什么?
结语：
本来想放到一篇里的，但现在发现太长了。这一篇先到这，之后再更新。