# 1 sklearn 一般方法
網上有很多教程，不再贅述。
注意順序是 numpy+mkl ，然后 scipy的環境，scipy，然后 sklearn
# 2 anoconda
anaconda 原始的環境已經自帶了sklearn，這里說一下新建環境（比如 創建了一個tensorflow的環境），activate tensorflow2.0，然后conda install sklearn 即可，會幫你把各種需要的庫都安裝。
# keras
keras 前置需要Theano 或者 tensorflow，這里推薦 tensorflow。
之前我已經安裝了tensorflow-gpu（2.0 beta）（https://www.cnblogs.com/lqerio/p/12252526.html）
繼續在anaconda 的 tensorflow2.0環境安裝keras 。
這里不使用 conda install keras，（會為你安裝cpu版本的tensorflow）。也不直接安裝keras（pip install keras）
仍然想像上面兩種方法安裝keras的注意 **tensorflow 和 keras 的對應版本** （就像注意 tensorflow 和 numpy 的對應版本一樣）
從tensorflow 2.0 開始 用 tf.keras 代替了 keras。
直接 from tensorflow import keras 即可
注意tf.keras 和 keras 的代碼可能不同。（據說 keras 2.3.0版本后相同）
tf.keras 教程 https://tensorflow.google.cn/guide/keras https://www.jianshu.com/p/d02980fd7b54