步骤分为两个：一、安装keras；二、安装它的backend（中文资料说这个backend理解为Keras的底层支持，用于数据流的计算），我选择了TensorFlow，还可以选择其他底层，根据需要自己确定。
二者的安装顺序有没有要求呢？个人觉得没有。我先安装的keras，然后测试安装成功否，测试例子需要引入TensorFlow，所以就报错了，缺少这个TensorFlow的包，因此接着安装TensorFlow就好。安装的材料一律来自官网，本次安装过程中收获两点：网速一定要快，否则动不动就time-out（不过也有解决方法，后续会说）；linux命令真是强大，安装软件直接一条语句完全搞定。
一、安装keras
参考链接Keras安装(中文文档)
//从源码安装Keras时，首先git clone keras的代码：
$ git clone https://github.com/fchollet/keras.git
//接着 cd 到Keras的文件夹中，并运行下面的安装命令，我的是这样，
$ cd ~/keras
keras $
//随后再ls一下，你会看到里面有setup.py文件：
keras $ sudo python setup.py install二、安装TensorFlow
详情见 mac安装TensorFlow
这里常出现的问题就是time out，可能因为网速比较。解决办法：
//1 启动终端（即 shell）。您将在此 shell 中执行所有后续步骤。
//2 通过发出以下命令安装 pip 和 Virtualenv：
$ sudo easy_install pip
$ pip install --upgrade virtualenv
此处有time out 的问题，将上面语句改为：
$ pip --default-timeout= 10000 install --upgrade virtualenv
//3 通过发出以下某种格式的命令创建 Virtualenv 环境：
$ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
其中 targetDirectory 表示 Virtualenv 树的顶层目录。我们的指令假定 targetDirectory 为 ~/tensorflow，但您可以选择任何目录。
//4 通过发出下列其中一条命令激活 Virtualenv 环境：
$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate # If using bash, sh, ksh, or zsh
// 执行上述 source 命令后，您的提示符应该会变成如下内容：非常重要非常重要的标志，大家牢记！！
(targetDirectory)$
// 5 确保安装 pip 8.1 或更高版本：
(targetDirectory)$ easy_install -U pip
// 6 发出以下某个命令，将 TensorFlow 及其所需的所有软件包安装到活动 Virtualenv 环境中：
(targetDirectory)$ pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.7
//一定要在targetDirectory下进行安装，我没注意这个问题，然后就安装错了，运行代码还会报错，然后重新安装ing
// 7 成功。
注意：：：每次使用TF的时候都需要激活Virtualenv 环境，也就是运行两个语句：
$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate
//写个测试例子
$ python
# Python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!