经过几天的爬坑，“东搞西搞”终于把深度学习的“HELLO,WORLD”做出来了，以下是自己的实战过程：
关于keras识别手写数字的入门准备：
1.Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基
Tensorflow
、
Theano
以及
CNTK
后端。所以在安装keras的前面，要先搭建tensorflow环境和安装
https://www.tensorflow.org/install/install_windows
（这里是官方的安装过程）
2.Mnist数据集的准备
3.导入数据集测试
4.实现baseline模型：
5.实现简单的卷积神经网络
一. Tensorflow环境的安装
这里我们只讲CPU版本，使用 Anaconda 进行安装
a.首先我们要安装 Anaconda
链接：https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码：79ig
过程如下：
第一步：点击next
第二步：I Agree
第三步：Just ME
第四步：自己选择一个恰当位置放它就好
第五步：建议只选择第二个
第六步：就直接install啦啦啦啦，然后你就可以上手万能库了
b.找到Anaconda prompt，然后
以管理员的身份打开终端
c.按照以下步骤在 Anaconda 环境中安装 TensorFlow：
- 通过调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：
C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5
- 通过发出以下命令激活 conda 环境：
C:> activate tensorflow (tensorflow)C:> # Your prompt should change
- 发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。要安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本，请输入以下命令：
(tensorflow)C:> pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow
d.测试tensorflow的安装
启动Anaconda prompt（同样是以管理员身份打开）终端。
如果您是通过 Anaconda 进行安装，请激活您的 Anaconda 环境。
终端输入 activate tensorflow即可
然后再输入python
如：
在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码：
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容，说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了：
Hello, TensorFlow!
完成以上步骤，你就把tensorflow搭建好了……
二.安装keras
a.首先，担心我们anaconda里面各个包未更新到最新，所以我们以管理员的身份打开Anaconda终端，输入 conda update conda,执行完后，再输入：conda update –all
b.然后我们激活我们的tensorflow环境：activate tensorflow
c.然后我们就可以输入：pip install keras
三.完成上述步骤，我们就可以来试下加载keras里面的mnist数据集了
# Plot ad hoc mnist instances
from keras.datasets im