如何在Windows系统中通过清华大学源使用conda和pip安装Keras并支持GPU加速？

在Windows系统中安装支持GPU加速的Keras，首先需要配置Anaconda的conda包管理器，以便能够利用清华大学的镜像源。这个过程涉及到几个关键步骤，每一步都需要仔细操作确保正确性。

参考资源链接：[清华源教程：一站式安装Keras GPU及依赖](https://wenku.csdn.net/doc/5hxs4vto7c?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，打开Anaconda Prompt，然后按照以下命令更新conda配置，添加清华大学的镜像源，并设置显示频道URL：

    (keras-gpu)H:\\>conda config --addchannels ***
    ***\\>conda config --set show_channel_urls yes

接下来，创建一个新的环境来隔离Keras和其依赖项，避免与系统中其他Python项目的冲突：

    (keras-gpu)H:\\>conda create -n keras-gpu python=3.6

激活新创建的环境：

    (keras-gpu)H:\\>activate keras-gpu

在激活的环境中，通过conda安装Keras-GPU：

    (keras-gpu)H:\\>conda install keras-gpu

如果需要安装额外的库，如Pillow和Matplotlib，可以使用pip：

    (keras-gpu)H:\\>pip install Pillow matplotlib

如果在安装Keras-GPU时提示需要安装CuDNN，你需要确保系统已经安装了CUDA，并手动下载cuDNN。下载完成后，解压并将cuDNN的路径添加到系统的环境变量中。

通过以上步骤，你应该能够在Windows系统上成功安装并配置Keras-GPU环境，为后续的深度学习项目提供加速支持。整个过程需要确保每一步都按照正确顺序执行，并检查每一步的结果确保没有错误。如果在过程中遇到问题，可以参考《清华源教程：一站式安装Keras GPU及依赖》以获取更详细的指导和故障排除建议。

参考资源链接：[清华源教程：一站式安装Keras GPU及依赖](https://wenku.csdn.net/doc/5hxs4vto7c?spm=1055.2569.3001.10343)