安装anaconda
下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这里以 Windows 版本为例，下载最新的windows版本。
安装包有 564MB，因为网速的关系，下载时间可能会比较长，请耐心等待。我这里下载完成 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe文件了。
双击下载好的 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe文件，出现如下界面，点击 Next 即可。
点击Next
点击 I Agree
Install for: Just me还是All Users，假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users，我这里直接 All User，继续点击 Next 。
Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ，选择想要安装的文件夹。我这里 C 盘空间充裕，所以我直接就装到默认的地方。
这里提一下，Anaconda 很强大，占用空间也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清电影的体积了。不过，为了学习，这点硬盘空间算什么呢。
继续点击 Next> 。
这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。如果你英文好，有一定背景知识的话，肯定明白这界面上的意思。两个默认就好，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python 2.7，点击“Install”，终于开始安装额。
安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种 dll 啊，py 文件啊，全部写到安装目标文件夹里。
过程还是很漫长的，毕竟 2.6GB 的无数个小文件啊，请耐心等待。
经过漫长的等待，终于安装完成 Installation Complete （安装完成）了，点击最后一个 Next>。
点击Install Microsoft VSCode
点击 Finish，那两个 √ 可以取消。
配置环境变量
如果是windows的话需要去 控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整.
之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version
如果输出conda 4.5.4之类的就说明环境变量设置成功了.
为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级
配置conda的镜像：
配置后conda的下载速度就会有极大的提升
编辑配置文件C：\Users\用户名\.condarc，输入中科大的镜像路径配置：
show_channel_urls: true
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- defaults
配置pip的镜像：
配置后pip的下载速度就会有极大的提升
编辑配置文件C：\Users\用户名\pip\pip.ini，输入清华的镜像路径配置：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
也可以每次安装包的时候指定仓库地址：
pip install xxxx -i http://pypi.douban.com/simple --trusted -host pypi.douban.com
另外提供几个常用的仓库：
1)http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/阿里云
2)https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科技大学
3)http://pypi.douban.com/simple/豆瓣
4)https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/清华大学
5)http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/中国科学技术大学
安装TensorFlow
conda install mingw libpython
pip install theano
pip install tensorflow
pip install keras
我们可以通过引入Keras进行测试
此时提示Using TensorFlow backend.说明安装成功。
