日韩黑丝制服一区视频播放|日韩欧美人妻丝袜视频在线观看|九九影院一级蜜桃|亚洲中文在线导航|青草草视频在线观看|婷婷五月色伊人网站|日本一区二区在线|国产AV一二三四区毛片|正在播放久草视频|亚洲色图精品一区

分享

deep learning:Theano安裝攻略

 丁兆海 2016-01-08
資源:http:///tutorial/contents.html
按照Deep Learning Tutorials,運行一些主要的算法使用Theano.
安裝Theano過程:(系統(tǒng):win7,64-bit) 
1. 首先安裝python,我選擇安裝Anaconda (Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下載地址)。
Anaconda的一些命令(在Anaconda的命令行窗口輸入):
conda list #該命令,將列出Anaconda安裝的所有應用包,我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #該命令用于安裝應用包,如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #該命令用于安裝應用包,如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升級應用包,如 conda update python
2. 安裝Theano,在Anaconda 的命令窗口中輸入 pip install theano,可以看到程序開始下載安裝包,并檢查是否滿足安裝條件:numpy>=1.5.0,scipy>=0.7.2,滿足條件之后開始運行setup.py安裝theano,安裝完成后會顯示Successfully installed theano。
3. 測試Theano安裝情況。
(1)在ipython中輸入以下兩行代碼:
import theano
theano.test()
會顯示theano的版本號,安裝位置,已經其他包的安裝版本,如numpy,nose,python等。
在運行中出現(xiàn)g++不是內部或外部命令,也不是可運行的程序或批處理文件。
(2)在Anaconda的命令行窗口輸入:python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
顯示unable to find theano-nose,查看run_tests_in_batch.py發(fā)現(xiàn),其中路徑設置為在bin下尋找theano-nose文件,而實際上Anaconda文件夾下根本沒有bin這個文件夾,theano-nose存放在Scripts文件夾中。
》》》嘗試1:將Scripts更名為bin,重新運行這句命令,可以成功運行。但是出現(xiàn)一個warning,提示沒有檢測到g++,所以無法運行優(yōu)化后的C代碼版本,只能執(zhí)行python版本。
該種嘗試的結果是,下次打開Anaconda 命令窗口后出現(xiàn)錯誤,因為其運行路徑為Scripts,所以還是不要修改了。
(3)g++問題。我們打開MinGW文件夾,可以很清楚的看到有g++,但是為什么使用不了呢??在Anaconda 命令窗口中輸入g++也能成功調用g++.exe啊。所以結論是,鑒于這個代碼中出現(xiàn)很明顯的漏洞,所以說不定這里也是錯誤,先不管這些了。
試著做了以下配置,也不知行不行。
添加環(huán)境變量:    path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;  
新建環(huán)境變量:  PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目錄下(cmd可以看到,我的是C:\Users\Administrator),創(chuàng)建 .theanorc.txt 文件內容如下:
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
(4)驗證BLAS是否安裝成功。由于numpy是依賴BLAS的,如果BLAS沒有安裝成功,雖然numpy亦可以安裝,但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯,用以下代碼試驗: 
>>> import numpy 
>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot) 
False 
結果為False表示成功依賴了BLAS加速,如果是Ture則表示用的是python自己的實現(xiàn)并沒有加速。




    本站是提供個人知識管理的網絡存儲空間,所有內容均由用戶發(fā)布,不代表本站觀點。請注意甄別內容中的聯(lián)系方式、誘導購買等信息,謹防詐騙。如發(fā)現(xiàn)有害或侵權內容,請點擊一鍵舉報。
    轉藏 分享 獻花(0

    0條評論

    發(fā)表

    請遵守用戶 評論公約

    類似文章 更多