本人电脑配置:win7, 64位,vs2010
首先推荐一篇英文安装指南,写的十分详细,很多安装指南都是参考的这篇。不过因为这篇里存在着一些冗余成分,个人酌情参考,不过遇到难题时可以看看:http://deeplearning.net/software/theano/install.html#install
0.操作系统
ubuntu下安装会比windows下省事很多,但是好像是直接装进系统里的,python出问题会崩系统(忘了从哪里看的了),可以考虑pip个虚拟环境。我平时的工作环境是windows,并不好装,但是用起来方便一点(个人感觉)。
1.安装anaconda(已内置python,numpy和scipy两个必要库以及一些其他库,自带安装。)
地址:http://www.continuum.io/downloads
选择原因:安装简单,网上参考资料多。
2.安装mingw
正确方法:cmd输入:conda install mingw libpython
MinGW等文件夹会自动装到anaconda下面
3.环境配置
在用户变量中,PATH添加C:\Anaconda;C:\Anaconda\Scripts;
并新建 PYTHONPATH:C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在cmd的home目录中新建 .theanorc.txt 文件(注意名字中的“.”),根据自己安装MinGW的路径写上MinGW的路径,我的如下:
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW
重启电脑
4.安装theano
正确方式:cmd输入:pip install theano
(pip用法看这里:http://www.ttlsa.com/python/how-to-install-and-use-pip-ttlsa/)
装完之后在ipython中输入以下两行代码测试一下:
import theano
theano.test()
没有error的话,恭喜你,安装成功了~ ~
5. 安装Keras
打开cmd, 进入Anaconda的目录下,输入: pip install keras
若在cmd下安装失败, 打开anaconda prompt,进入Anaconda的目录下,输入: pip install keras
5+.GPU加速
GPU加速首先就是安装CUDA,然而CUDA只支持NVIDIA显卡,因为CUDA软件就是他家出的,如果你的本并不是NVIDIA显卡,别费劲了
6.BLAS
看看numpy是不是已经默认BLAS加速了,在python里输入:
import numpy
id(numpy.dot) ==id(numpy.core.multiarray.dot)
结果为False表示已经成功依赖了BLAS加速,如果是Ture则表示用的是python自己的实现,并没有加速。
如何使用Keras,请参考官方文档:http://keras.io/
Keras入门:https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/keras_usage
更详细地 参考: keras旧版 http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45581421
keras1.0版本以上: http://www.jianshu.com/p/8c36a5e42d6c
Keras常见问题:http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49045909
使用上的问题可以到github的issue查看:https://github.com/fchollet/keras