這兩天安裝TensorFlow和keras(基於TensorFlow)踩了不少坑，特此總結。
安裝tensorflow主要有兩種方式：原環境安裝（不推薦）和虛擬環境安裝（推薦）。
1、原環境安裝（各種坑）：
將tensorflow作爲一個普通工具包安裝：pip install tensorflow
引入tensorflow：import etnsorflow
顯示： ImportError:
Importing the multiarray numpy extension module failed. Most likely you are trying to import a failed build of numpy.If you're working with a numpy git repo, try `git clean -xdf` (removes all files not under version control). Otherwise reinstall numpy.
Original error was: DLL load failed: 找不到指定的模塊。
解決辦法：numpy版本不對，tensorflow要求numpy版本大於等於1.13.3，故卸載原有numpy，重新安裝numpy1.13.3。
接下來可能還有類似的版本衝突問題，需要一一解決，故不建議此種安裝方式。
2、虛擬環境安裝（比較順）
1）用管理員權限打開Anacoda Prompt；
2）創建虛擬環境，命名爲“tensorflow”；
命令：conda create -n tensorflow python=3.5
注意：因爲tensorflow最適合的python版本是3.5，所以無論你的python是什麼版本，建議虛擬一個python3.5的環境
3）進入虛擬環境；
命令：activate tensorflow
4） 安裝tensorflow
命令：pip install tensorflow
3、測試tensorflow
命令：import tensorflow as tf
node = tf.constant(4.0)
print(node)
結果：Tensor<”Const:0”,shape=<>,dtype=float32，至此，tensorflow安裝完成。
注意：真正使用需要進入虛擬的python環境 例如：D:\Pythoninstall\envs\tensorflow，點擊python.exe進入命令行。
4、安裝keras （需要在tensorflow的虛擬環境中安裝keras）
1)用管理員權限打開Anacoda Prompt
2)進入tensorflow虛擬環境
命令：activate tensorflow
3)安裝keras
命令：pip install keras
5、測試keras (需要進入Anaconda Prompt)
利用Keras中mnist數據集測試
命令： conda install git
git clone https://github.com/fchollet/keras.git
cd keras/examples/
python mnist_mlp.py
結果：出現“Test accuracy :0.9838”,程序無錯進行，至此，keras安裝完成。