在Windows系统上，如何配置清华源并使用conda和pip工具安装支持GPU加速的Keras环境？

要在Windows系统上配置清华源并安装支持GPU加速的Keras环境，首先需要安装Anaconda，因为conda将用于管理和安装大多数依赖。接下来，你需要通过Anaconda Prompt更新conda的配置，添加清华大学的镜像源，从而获取更快的下载速度和更稳定的服务。以下是一步步的详细安装过程：

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)

1. 更新conda配置，添加清华源：

    conda config --add channels ***
    ***

2. 创建一个新的conda环境，指定Python版本为3.6：

    conda create -n keras-gpu python=3.6

3. 激活新创建的环境：

    activate keras-gpu

4. 在激活的环境中，使用conda安装Keras-GPU：

    conda install keras-gpu

如果在安装过程中conda未能自动安装CuDNN，你需要手动安装CUDA和CuDNN。确保CUDA版本与你的GPU驱动和cuDNN版本相匹配。下载cuDNN后，解压并将其中的bin、include和lib文件夹路径添加到系统的PATH环境变量中。

5. 安装Pillow和Matplotlib这两个库，它们常用于数据预处理和结果可视化：

    pip install Pillow matplotlib

完成以上步骤后，你应该已经成功设置了一个支持GPU加速的Keras环境。为了验证GPU是否被正确配置，你可以尝试运行一个简单的Keras模型，检查是否利用了GPU资源。可以通过查看模型训练时输出的GPU使用情况来确认。

在整个过程中，推荐的资源《清华源教程：一站式安装Keras GPU及依赖》将提供更详细的步骤和注意事项，确保你的安装过程顺利进行。安装完成后，如果想要深入学习如何使用Keras进行深度学习模型的开发，这份教程也将是一个非常有价值的参考资源。

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)