Win10+Python3.5+Keras+Theano/TensorFlow環境配置、常見問題、以及解決方案
前言
部落客是Machine Learning初學者，配置開發環境的過程中遇到了許多問題，由于網絡上資料的有限和個人基礎能力的欠缺，這些問題給我造成了不小的困擾。在解決這些問題的過程中，我也學到了一些知識，在此分享一下。
TensorFlow v0.12.0 RC0版本最近剛剛釋出，宣布了對Windows的支援
Google Developers Blog: TensorFlow 0.12 adds support for Windows
本人暫時完成了CPU版本的配置，GPU版本的配置中遇到了一些問題還未解決，之後應該還會更新
本文主要針對Python3.5版本下的環境的搭建，對于基于Python2.x版本的開發環境的搭建，網上有大量成熟的教程，建議按照Keras,Theano的文檔step by setp進行配置
Python3.5
由于Machine Learning需要用到大量的Python第三方擴充包，逐個安裝比較麻煩，建議直接下載下傳Anaconda發行版的Python3.5，安裝前需要解除安裝舊版本的Python
安裝目錄的選擇因人而異，本人選擇了C:\Anaconda3，如果你指定了其他目錄，後邊的環境變量等也需要相應的調整
GCC編譯環境
在指令提示符（CMD）中輸入
conda install mingw libpython 安裝mingw和libpython
如果網速慢經常出錯，可以分開安裝
conda install mingw conda install libpython 環境變量的設定
環境變量(Path)設定如下：
另外需要建立一個使用者變量如下：
如果按照網上一些教程(基于Python2版本)來設定pythonpath的話，可能會出現“ImportError: cannot import name ‘configparser’”的錯誤（如下圖）
即把網上一些教程的C:\Anaconda3\Lib\site-packages\theano改為C:\Anaconda3\Lib\site-packages
這裡設定的是Python3.5的庫的位址
Theano
Theano的安裝
在指令提示符中輸入
pip install theano -U --pre anaconda自帶了pip，非常好用，這裡-U的意思是如果已經安裝，那麼更新到最新版，是以無論是否已經安裝theano，都可以執行這條指令
當然你可以用這條指令直接更新你的theano
pip install --upgrade theano Theano的設定（CPU）
首先打開指令提示符win+R，輸入cmd，Enter!
直接把>前的這段複制，這是目前使用者的目錄
找到名為.theanorc.txt的檔案，打開，複制如下代碼：
[global]
openmp=False
floatX=float32
[blas]
ldflags=
[lib]
cnmen=1
[gcc]
cxxflags=-IC:\Anaconda3\MinGW\x86_64-w64-mingw32\include TensorFlow
同理，使用pip install指令安裝
pip install tensorflow -U --pre 安裝完畢後，可以在指令提示符輸入：
conda list 檢視你安裝的庫，以及版本
Keras
Keras的安裝
同理，one single command:
pip install keras -U --pre Keras後端的設定
Keras可以友善的切換後端(TensorFlow or Theano)
同樣的打開目前使用者的目錄
找到.Keras檔案夾，裡邊有個keras.json檔案，直接用筆記本打開
如圖，現在的後端是theano，圖檔标準是th(theano)
如果需要切換，可以相應的修改theano→tensorflow
相應的修改th→tf
檢查
進入Python，分别import theano/tensorflow和keras庫，沒有報錯，環境配置完畢。
後續
GPU加速版本的配置還沒有研究，配置完畢後會盡快更新部落格
如果你使用的是Python3.5版本，并且配置過程中出現其他問題，請在評論區留言，大家一起研究，互相探讨
對于比較常見的問題，我會直接在文章中更新