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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

为什么pymc3运行不好？

让我们从头开始。我看到Theano-pymc与pymc3一起安装在我的基本环境中；见下文：看起来不错，因为我只需要使用pymc3。

Ubuntu 14.04.3 深度学习环境配置

机器型号：LenovoM5400显卡：NVIDIAGT740Mcpu：Intel酷睿i54200M内存：8G（一）安装Ubuntu14.04.3参考（二）卸载系统自带的显卡驱动nouveau必须彻底卸载nouveau之后才能安装NVIDIA驱动！参考：Ubuntu15.04onvmware开机登录界面无限循环的解决办法。ma@ma-M5400:~$nvcc-Vnvcc:NVIDIACudacompilerdrivercopyright2005-2016NVIDIACorporationBuiltonSun

Theano 中文文档 0.9 - 5.1 Ubuntu安装说明

**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。它将Theano安装在你本地的site-packages中。当你不想

Ubuntu16.04+Theano环境

安装Anaconda：官网下载Anaconda切换到下载目录用bash运行下载好的.sh文件进入欢迎界面按回车可以按q退出显示是否同意条款，输入yes跳出是否使用默认安装路径，直接回车（如果要改直接输入想要的安装路径）等待安装安装完成，选择是否配置环境变量【注意：默认是no】，因此这里要输入yes，否则之后要手动添加环境变量Anaconda安装完成输入可显示版本安装CUDA：确保GPU为CUDA所

Theano安装及配置基于ubuntu16.04 LTS参考官网

可进行测试是否安装成功在终端输入python后，会在下面出现>>>，此时继续输入importtheano,如在下行出现>>>，祝贺你，安装Theano成功！！！如需继续配置caffe学习框架，需要注意：该操作选择系统默认的gcc,g++(注：theano要求版本4.9.caffe要求版本5.0，否则会出现未定义的函数等一堆报错信息。makeall时务必用以下命令切换到5.0版本。sudoupdate-alternatives--configg++输入后可进行g++版本的选择，如需安装caffe，选择5.0

[2]深度学习和Keras-----如何在Ubuntu上安装深度学习的框架：Keras

Keras是深度学习的一个开源实现。Keras遵循减少认知困难的最佳实践：Keras提供一致而简洁的API，能够极大减少一般应用下用户的工作量，同时，Keras提供清晰和具有实践意义的bug反馈。创建新模块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。工欲善其事，必先利其器，那么在学习和使用Keras之前，必须要先安装Keras。Keras可以安装在Window，Linux和Mac系统上；但是笔者比较喜欢Ubuntu的系统，而且在Linux上面安装Keras也非常的简单，所有笔者以在Ubuntu系统上的安

Ubuntu14.04安装theano

sudoapt-getinstallliblapack-dev#安装atlas，Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev，和OS相关。sudoapt-getinstalllibatlas-base-dev2、安装pipsudoapt-getinstallpython-pip3、安装numpy#安装numpysudopipinstallnumpy#测试numpy#测试通过才能进行下一步～～python-c"importnumpy;numpy.test()"4、安装scipy#安装scipys

深度学习＿工具

1.引入深度学习的工具有很多Tensorflow,Theano,Caffe,Keras,MXNet,Scikit-learn…