深度学习框架Keras安装

之前本打算安装Caffe,但是依赖包太多了,大大小小的问题真是头疼,也是因为机器的原因,本来想在自己笔记本上就在实体机上安装Ubuntu然后装caffe等深度学习框架,但是固态硬盘最近出了问题,拿去返修了。

无奈在虚拟机上安装(Caffe好像不行,或许不开GPU,没看,虚拟机上安装的话,因为其驱动是vmtool之类的,感觉有点奇怪,检查个显卡版本是vmtool云云就放弃了),之后又在实体机上试了试,也没成功,具体这里就不说了。

前两天在虚拟机上安装成功了Keras这个框架,照着教程就能安装成功,这里做记录。我这里以虚拟机VMware Workstations 12,实体机(笔记本)硬件环境,CPU是i7-3630m,GPU是GT650m,16G RAM,虚拟机上环境是Ubuntu14.04的64位稳定版(4核,8G RAM)。深度学习框架Keras安装_第1张图片

  1. 安装vim和git
  2. 安装python及其包
  3. 安装Theano
  4. 安装GPU依赖包
  5. 安装cuDNN
  6. 安装Keras
  7. 缺少libyaml解决办法
  8. pip安装Keras(第二种方法,从第六步开始,比较快)
  9. Keras Google Group
  10. 测试导入Keras
  11. 参考

使用超级管理员root用户安装,具体设置方法参考这里。

1.安装vim和git

首先下载并安装vim和git(sudo apt-get install vim git),我已经安装过了。深度学习框架Keras安装_第2张图片

2.安装python及其包

看官方安装教程,里面说到:

Keras uses the following dependencies:

  • numpyscipy
  • pyyaml
  • Theano
    • See installation instructions.
  • HDF5 and h5py (optional, required if you use model saving/loading functions)
  • Optional but recommended if you use CNNs: cuDNN.

Anaconda Python Distribution(http://www.continuum.io/downloads#all,在其中选择linux版本),为什么安装这个发行版,因为里面的包全(numpy,scipy,pyyaml,hdf5之类的包已经在里面了,但h5py没有,稍后安装)。在那个continuum上进行下载格式为sh的文件(Anaconda-2.3.0-Linux-x86_64.sh),参考sh文件安装方法里的其它回答。

使用chmod + 777命令赋予sh文件权限,之后运行当前目录下的sh文件进入安装。 深度学习框架Keras安装_第3张图片之后选择安装目录,这里我直接回车enter安装在用户目录下,这时才正式开始安装python及其包,例如pandas或者hdf5等。

深度学习框架Keras安装_第4张图片

之后再一次的用户输入是选择是否添加Anaconda的环境变量,yes添加了。

深度学习框架Keras安装_第5张图片

我们也可以在上面看到theano-0.7.0的np19py27_0已经安装了。再通过pip管理器安装h5py。

深度学习框架Keras安装_第6张图片

3.安装Theano

根据Easy Installation of an Optimized Theano on Current Ubuntu — Theano 0.7 documentation里的教程,依次输入如下命令:

虽然部分之前已经通过Anaconda安装过,但还有些没安装。

深度学习框架Keras安装_第7张图片

深度学习框架Keras安装_第8张图片

4.安装GPU依赖包

我这里没有安装,因为在虚拟机上,下面是部分,更多参考这里。不过我也列出Ubuntu14.04在安装GPU的包时候用到的命令(摘自教程):

截止目前(2015年9月28日),cuda出到7.5了,以至于前阵子网上找到教程安装caffe,里面用的都是6.5,主要是官网现在我就找不到6.5的下载地址,下载页面只有7.5的,除非有网友共享6.5的了(百度网盘据说有网友共享)。


然后再测试GPU,到此为止,我们已经装完了下面这几个:

  • numpyscipy
  • pyyaml
  • Theano
    • See installation instructions.
  • HDF5 and h5py (optional, required if you use model saving/loading functions)

5.安装cuDNN

唯有下面这个可选项,选择性安装:

  • Optional but recommended if you use CNNs: cuDNN.

当然,安装cuDNN的前提是安装了GPU的NVIDIA包(第4步),因为是虚拟机环境所以我这里同样给出下载地址(NVIDIA cuDNN – GPU Accelerated Deep Learning  https://developer.nvidia.com/cudnn),这里给出一篇搜到的参考博文(NVIDIA CuDNN 安装说明 – 普兒 – 博客园  http://www.cnblogs.com/platero/p/4118139.html)。


6.安装Keras

以上,都是安装Keras的依赖包,现在我们正是开始安装keras,首先将其从github repo上clone下来。

依次执行上述命令。简单解释一下,首先切换到root根目录,然后在根目录下克隆下keras代码库,切换进clone的keras文件夹中,开始安装。 深度学习框架Keras安装_第9张图片执行结束前有个小bug(下图),我们可以看到编译终止,系统提示找不到libyaml。 深度学习框架Keras安装_第10张图片虽然最后完成了Keras的配置,但是有小问题,那么我们就把这个缺少的包(libyaml)装上,在重新安装一下试试。深度学习框架Keras安装_第11张图片

7.缺少libyaml解决办法

依次执行以上命令,并重新进入keras文件目录,执行python setup.py install命令,重新安装keras,这次没有报错。深度学习框架Keras安装_第12张图片

8.pip安装Keras(第二种方法,从第六步开始,比较快)

当然,我们也可以用pip安装从第六步开始,命令如下,我这里已经安装完就不测试了。

9.如果有问题,可以在google的group中讨论Keras Google group.

10.测试导入Keras

到此安装完成,可以直接在shell中键入python,之后输入from keras.models import Sequential,一切正常。更多例子参考这里(Examples – Keras Documentation  http://keras.io/examples/)。深度学习框架Keras安装_第13张图片

10.参考

  1. Download Ubuntu Desktop | Download | Ubuntu  http://www.ubuntu.com/download/desktop/
  2. ubuntu设置root用户密码 – 清风专栏 – 博客频道 – CSDN.NET  http://blog.csdn.net/breeze_vickie/article/details/5063861
  3. Keras Documentation  http://keras.io/#installation
  4. Easy Installation of an Optimized Theano on Current Ubuntu — Theano 0.7 documentation  http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html#install-ubuntu
  5. Download Anaconda Python Distribution  http://www.continuum.io/downloads#all
  6. ubuntu14.10桌面版安装Anaconda for python3.4 | 星龙剑  http://www.xinglongjian.com/index.php/2015/02/02/ubuntu14-10-anaconda-for-python3-4
  7. LINUX下如何安装SH文件_百度知道  http://zhidao.baidu.com/link?url=PUDaNO-XrfWz125blmWwHJBgC7GT1ru3L_uvlW0lu0IuWBhKcAJnGsBEEUyv_P9XhzESbPYyPFPBS-t3I5wKi_
  8. NVIDIA cuDNN – GPU Accelerated Deep Learning  https://developer.nvidia.com/cudnn
  9. NVIDIA CuDNN 安装说明 – 普兒 – 博客园  http://www.cnblogs.com/platero/p/4118139.html
  10. Ubuntu下搭建Ruby On Rails(见其中常见的问题及解决办法1,libyaml安装失败) – Leo Chin – 博客园  http://www.cnblogs.com/hnrainll/archive/2012/12/19/2824818.html
  11. Examples – Keras Documentation  http://keras.io/examples/

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