En gros, reportez-vous à http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html#install-ubuntu.
Cliquez ici pour savoir comment installer Mac avec homebrew (http://qiita.com/items/da475b4cc8e5875c73d0). D'une manière ou d'une autre, MBP de Core i5 est plus rapide que Xeon il y a quelque temps, donc si vous n'utilisez pas GPGPU, vous aurez envie d'utiliser MLP. .. ..
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
$ sudo pip install Theano
Notez que dans Ubuntu 12.04, si vous incluez libatlas-dev, la dépendance sera rompue.
Chaque version est la suivante
Numpy: 1.6.1
Scipy: 0.9.0
Test packages
Deux tests Scipy échouent. test_io.test_imread est un problème connu et est probablement correct. http://stackoverflow.com/questions/9239989/error-when-testing-scipy test_morestats.TestAnderson est également un problème connu, vous pouvez appliquer le correctif suivant
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
Si vous voyez, veuillez suivre les étapes ci-dessous. Parce que le même .so peut être installé dans plusieurs packages et que les dépendances ne peuvent pas être résolues
$ sudo apt-get remove libopenblas-base
Speed test Theano/BLAS on Ubuntu 12.04
http://stackoverflow.com/questions/8917977/installing-lapack-for-numpy
À propos, lapack, l'atlas et openblas sont autour de la porte des démons. Pour le moment, si vous pouvez utiliser apt-get et yum, vous devriez le laisser au système de gestion des paquets même si vous utilisez EPEL. Si vous essayez d'installer à partir de la source sans compétences, il s'effondrera pendant un jour. Inutile.
speed test
Utilisez la commande suivante pour effectuer un test de vitesse et déterminer si cela fonctionne avec blas.
$ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/misc/check_blas.py
DeepLearning examples $ git clone http://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials
Vous pouvez maintenant télécharger l'exemple à partir des didacticiels Deep Learning.
Voir Mise en route pour les caractéristiques des données utilisées, et ici pour les méthodes de base. S'il vous plaît.
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