Grundsätzlich finden Sie unter http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html#install-ubuntu.
Klicken Sie hier, um zu erfahren, wie Sie einen Mac mit Homebrew installieren (http://qiita.com/items/da475b4cc8e5875c73d0). Irgendwie ist MBP von Core i5 vor einiger Zeit schneller als Xeon. Wenn Sie also keine GPGPU verwenden, werden Sie Lust auf MLP haben. .. ..
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
$ sudo pip install Theano
Beachten Sie, dass in Ubuntu 12.04 die Abhängigkeit unterbrochen wird, wenn Sie libatlas-dev einschließen.
Jede Version ist wie folgt
Numpy: 1.6.1
Scipy: 0.9.0
Test packages
Zwei Scipy-Tests schlagen fehl. test_io.test_imread ist ein bekanntes Problem und wahrscheinlich in Ordnung. http://stackoverflow.com/questions/9239989/error-when-testing-scipy test_morestats.TestAnderson ist ebenfalls ein bekanntes Problem. Sie können den folgenden Patch anwenden
https://github.com/scipy/scipy/commit/89c88431e648369d4a15b4fd4e762a28eb86abd8#diff-0 http://comments.gmane.org/gmane.comp.python.scientific.user/30283
ImportError: /usr/lib/liblapack.so.3gf: undefined symbol: ATL_chemv
Wenn Sie sehen, befolgen Sie bitte die folgenden Schritte. Weil dieselbe .so in mehreren Paketen installiert werden kann und die Abhängigkeiten nicht aufgelöst werden können
$ sudo apt-get remove libopenblas-base
Speed test Theano/BLAS on Ubuntu 12.04
http://stackoverflow.com/questions/8917977/installing-lapack-for-numpy
Lapack, Atlas und Openblas befinden sich übrigens rund um das Dämonentor. Wenn Sie apt-get und yum verwenden können, sollten Sie es vorerst dem Paketverwaltungssystem überlassen, auch wenn Sie EPEL verwenden. Wenn Sie versuchen, ohne Kenntnisse von der Quelle zu installieren, wird es für einen Tag zusammenbrechen. Nutzlos.
speed test
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um einen Geschwindigkeitstest durchzuführen und um festzustellen, ob er mit blas funktioniert.
$ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/misc/check_blas.py
DeepLearning examples $ git clone http://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials
Sie können das Beispiel jetzt aus den Deep Learning Tutorials herunterladen.
Unter Erste Schritte finden Sie die Eigenschaften der verwendeten Daten und unter hier die grundlegenden Methoden. Bitte.
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