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前言
前段时间在windows10下安装好Anaconda和TensorFlow之后，当时没有使用。在最近运行一开源代码时需要安装Keras库，使用Anaconda进行安装。在安装的过程中由于速度实在太过缓慢(；д；)，决定换一种方法进行安装。
解决方法
在Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages网站上搜索Keras和Scipy两个包文件进行下载，下面以Keras下载为例，在页面按Ctrl+F搜索Keras，结果如下：
有两个版本，分别用于Python2.X和Python3.X，根据自己本地安装的Python版本进行下载即可。
安装
进入命令行，使用pip进行安装：
pip install path\scipy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install path\Keras-2.0.8-py3-none-any.whl注：安装是有顺序的，先安装SciPy，后安装Keras。path为离线包放置的路径。
安装成功后，在命令行中输入python命令进入python环境，使用下面代码进行测试：
import keras如果不报错的话，说明安装成功。此时会输出下面的语句：
Using TensorFlow backend这并不是错误，仅仅表示Keras的执行内核为TensorFlow。详情可参见Keras官方中文文档。
其它解决方法
通过百度发现，很多人选择另一种方法来解决下载速度较慢的问题：更换Anaconda默认软件源。
百度搜索的结果是很大一部分将Anaconda源换为清华镜像站的源：
conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes但我在进行测试时，发现在浏览器上无法访问该镜像站╮(╯﹏╰）╭，更换源之后也是无法访问，不知道是我的原因还是目前该镜像站无法使用，或者是因为一些原因在这个时候清华禁止外网IP访问（2017/10/26）。
另一种方法是更换Python的pip源，常用的源有：
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/更换的方式与Anaconda方式相同。