本书的代码原始链接为:
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
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实验环境：
Ubuntu16.04
Python2.7.12(第一～三章)
Python3.x(第四～八章)

tensorflow                         1.5.0  (第一～三章)    
tensorflow-tensorboard             1.5.1  (第一～三章)    
CPU：i5-双核(第一～三章)    

注意:
因为y460由于CPU太旧，不能使用最新的tensorflow版本
不要试图自己从头编译，浪费时间。

第四章开始尝试使用colab环境
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注意，神经网络相对于普通机器学习的优势在于自动挖掘“可以线性组合”的特征。
对于非线性特征，即使神经网络，同样需要人手工来制造特征。
本书主要内容：
前四章:MLP(多层感知网络)
第五章：CNN（作者推荐使用K80,K80在https://colab.research.google.com上面有）
第五章的第三小结就已经无法在本地环境上跑了,因为预训练模型的下载链接在国外.
第六章：RNN
第七章：Keras　API
第八章：GAN