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ubuntu14.04+GTX960+cuda8.0+cudnn5.1+Theano+Tensorflow安装教程

最后一行会有OK字样安装SciPy进行测试最后一行会有OK字样安装Theano开始测试最后一行会有OK字样，这一步特别慢，我跑了快一个小时，遇到过一个错误，但是不要怕在末尾会显示什么错误，我的错误是缺少一个包，然后用sudoapt-getinstall(包名)安装就好四、最终测试创建test.py文件写入下列代码这时候不要立马运行在用户目录下新建.theanorc配置文件，设置采用GPU替代cpu进行运算：新建配置文件添加如下内容：然后五、Tensorflow安装一句话。。。

Ubuntu14.04 配置theano、keras、tensorflow、tensorlayer

最近要用到keras和tensorlayer几个库，所以需要在ubuntu上配置一下。之前在windows上配置过keras，麻烦的可以。首先要认识清楚这几个库之间的关系，theano是一个基础的符号计算库，tensorflow也是类似的一个库，由google爸爸开发，影响力已经逐渐超越了老牌的theano。tensorlayer是基于tensorflow的一个上层库，还没有使用，估计灵活性上和实用性会胜过keras。安装过程：1、安装基于ubuntu14.042、安装anaconda2，这个东西简直是神

Ubuntu14.04安装Theano详细教程

但是发现Theano安装总是出现问题。卸载numpy和scipy1234512345#卸载numpysudoapt-getremovepython-numpy#卸载scipysudoapt-getremovepython-scipy安装各种包1234567812345678#安装gfortran,后面编译过程中会用到sudoapt-getinstallgfortran#安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas，其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。github下

ubuntu卸载python的theano包

首先使用sudopipuninstalltheano卸载theano但是卸载不成功，没办法，只能用暴力的方式删除，具体操作如下：删除/usr/local/lib/python2.7/dist-packages文件夹中的与theano相关的文件夹再删除/home/s/.theano这个文件夹就好，

ubuntu下搭建深度学习平台Anaconda

第一步.安装Anaconda:这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本，因为太新的版本不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便，建议使用python2.7的Anaconda版本。Anaconda安装完成后，numpy和scipy等百余个常见的依赖包自动安装完成。64位:https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh32位:https://repo.continuum.io/archive

Windows Theano GPU 版配置

然而cpu版TMD太慢了，跑个马尔科夫蒙特卡洛要10个小时，简直不能忍了。这里面会涉及很多依赖，应该conda会给你搞好，缺什么的话自己按官方文档去装。然后至于Cuda和Cudnn的安装，可以看我写的关于TF安装的教程和TF不同的是，Theano不分gpu和cpu版，用哪个看配置文件设置，这一点是翻博客了解到的：配置好Theano环境之后，只要C:Users你的用户名的路径下添加.theanorc.txt文件。

centos 安装theano

准备：anaconda2.安装3.测试安装成功否测试时报解决：4.配置参考：theano安装一般集成到了ANACONDA中，所以要添加环境变量：查看：5.因为theano是装在默认python下的，所以在idea中调用的时候建项目时要选默认的python环境测试例子及结果

Theano 中文文档 0.9 - 5.4 CentOS 6安装说明

要求注意我们只支持通过conda安装要求的软件包。**Theano可以回退基于NumPy的Python执行模型，但C编译器允许更快的执行。nose>=1.3.0推荐，用于运行Theano的测试套件。Sphinx>=0.5.1,pygments用于构建文档。LaTeX和dvipng也是必需的，用于将数学符号显示为图像。注意正确性检查：bin子文件夹应包含nvcc程序。设置Theano的配置标志要使用GPU，你需要定义cudaroot。安装Miniconda按照此链接安装Miniconda。当你不想通过pip

ubuntu14.04 安装 tensorflow(附一系列报错方案)

TensorFlowGoogle开源的其第二代深度学习技术——被使用在Google搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。虽然Caffe的作者贾扬清老师说“都是基于Python的符号运算库，TensorFlow显然支持更好，Google也比高校有更多的人力投入。Theano的主要开发者现在都在Google，可以想见将来的工程资源上也会更偏向于TF一些”。鉴于我目前只是学习一下，所以决定使用Theano,但是今天还是花了蟹时间安装Tensorflow。