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（5）网络层
Keras支持大多数深度学习所使用的“网络层”
。
这些网络层可以形象地比喻成建筑用的各种建筑工具，如房梁、钢骨等，由它们构成最终的深度神经网络。
（6）输出
输出是给出深度学习最终结果的部分。
例如，通过输出0和1来表示蘑菇是否有毒，0表示有毒，而1表示可食用。
使用Keras同样需要安装。
在Window下安装Keras并不麻烦，但是由于Keras需要TensorFlow的支持，所以安装Keras之前需要先安装TensorFlow。
TensorFlow有CPU版和GPU版两种选择，首先需要判断你的设备是否支持显卡计算，这就决定了你需要安装哪一种TensorFlow。
可通过英伟达（NVIDIA）官网查询支持显卡计算的显卡列表。
如你的显卡出现在列表中，建议安装GPU版，因为在很多情况下，这会大大加速计算过程。
否则只能安装CPU版。
在Windows10中，可通过“设备管理器”
查看显卡型号，如图7-3所示。
其中在显示适配器（GPU）中可以看到计算机的显卡型号。
以图7-3为例，显示该机器有两块显卡，一块是Intel自带的显卡G620，一块是X1060，其中第二块显卡是支持GPU计算的。
如果想使用它，就需要安装GPU版的TensorFlow。
图7-3设备管理器示意图（突出显示的部分就是显卡）
因为sorFlow安装更简单，所以下面以GPU版为例说明安装过程。
在Windows中，Keras的整个安装过程比较复杂，一共分成9步，且顺序不能随意改变。
具体步骤如下。
①下载并安装Python发行版，如WinPython或者Anada，具体细节可以参考第二章。
②为了加快安装过程中所需模块的下载速度，请添加国内镜像。
以添加清华大学提供的镜像源为例，在用户文件夹C：Usersmath（math是笔者计算机上的目录名称）建立pip.ini文件。
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