centos6.5安装python2.7.11和paddle

1.首先是安装前的准备工作：
由于安装过程中用到gcc 所以安装Development tools
命令：
yum groupinstall "Development tools"
提前安装python依赖包
命令：
yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel

2.安装python
下载python，如果想要安装最新的可以到
 https://www.python.org/ftp/python/这个网址找
wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.11/Python-2.7.11.tgz
tar vxf Python-2.7.11.tgz
cd Python-2.7.11.tgz
./configure --enable-shared --prefix=/usr/local
make && make install
注意： 如果编译时加上了--enable-shared，才会编译这个共享库 要是不加运行程序的时候提示找不到这个共享库。
如果忘记加--enable-shared这个参数会导致运行的时候提示找不到lib库。
python: error while loading shared libraries: libpython2.7.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
（1）编辑      vi /etc/ld.so.conf 
非root权限帐号登录，使用 sudo vi /etc/ld.so.conf 命令
添加上python2.7的lib库地址，如我的/usr/local/python27/lib，保存文件
（2）执行 /sbin/ldconfig -v命令，如果不是root权限帐号登录，就使用 sudo  /sbin/ldconfig -v。这样 ldd 才能找到这个库，执行python2.7得时候就不会报错了
/etc/ld.so.conf:
这个文件记录了编译时使用的动态链接库的路径。
默认情况下，编译器只会使用/lib和/usr/lib这两个目录下的库文件
就像我指定了，/usr/local ，没有指定 --prefix=/usr 这样lib库就装到了/usr/local下，而又没有在/etc/ld.so.conf中添加/usr/local/lib，就会报错了,

3.安装pip工具

官网：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads ：

下载解压：
python setup.py install
安装工具
通过pip list 能输出版本号说明安装成功。
我在安装过程中提示缺少setuptools
在安装pip之前错误解决：
 ImportError: No module named setuptools 解决方案
shell中输入：
wget http://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-0.6c11.tar.gz
tar zxvf setuptools-0.6c11.tar.gz
cd setuptools-0.6c11
python setup.py build
python setup.py install
以上工作完成后重新安装pip,进入pip目录执行命令python setup.py install
安成后输入pip list 有信息输出标识安装成功
但是安装完成之后下载包很慢，所以需要将连接修改为国内镜像地址，提高下载速度
几个主要的镜像源：
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/ 
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
Linux系统下，在用修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)
内容如下：
[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]trusted-host=mirrors.aliyun.com
windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\XXX\pip，新建文件pip.ini。内容和上边一样。
4.安装paddle
首先说一下paddlepaddle是什么？paddlepaddle是百度旗下深度学习开源平台。
pip install paddlepaddle
安装需要几分钟，需要下载所依赖的包。
上边的三个步骤需要没有任何错误的情况下，第四步安装成功的可能性会大一点。

表示paddle安装成功

运行一个房价预测训练模型：

import os
import paddle.v2 as paddle
import paddle.v2.dataset.uci_housing as uci_housing

with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '0') != '0'


def main():
    # init
    paddle.init(use_gpu=with_gpu, trainer_count=1)

    # network config
    x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
    y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
    y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1))
    cost = paddle.layer.square_error_cost(input=y_predict, label=y)

    # Save the inference topology to protobuf.
    inference_topology = paddle.topology.Topology(layers=y_predict)
    with open("inference_topology.pkl", 'wb') as f:
        inference_topology.serialize_for_inference(f)

    # create parameters
    parameters = paddle.parameters.create(cost)

    # create optimizer
    optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0)

    trainer = paddle.trainer.SGD(
        cost=cost, parameters=parameters, update_equation=optimizer)

    feeding = {'x': 0, 'y': 1}

    # event_handler to print training and testing info
    def event_handler(event):
        if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
            if event.batch_id % 100 == 0:
                print "Pass %d, Batch %d, Cost %f" % (
                    event.pass_id, event.batch_id, event.cost)

        if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
            if event.pass_id % 10 == 0:
                with open('params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:
                    trainer.save_parameter_to_tar(f)
            result = trainer.test(
                reader=paddle.batch(uci_housing.test(), batch_size=2),
                feeding=feeding)
            print "Test %d, Cost %f" % (event.pass_id, result.cost)

    # training
    trainer.train(
        reader=paddle.batch(
            paddle.reader.shuffle(uci_housing.train(), buf_size=500),
            batch_size=2),
        feeding=feeding,
        event_handler=event_handler,
        num_passes=30)

    # inference
    test_data_creator = paddle.dataset.uci_housing.test()
    test_data = []
    test_label = []

    for item in test_data_creator():
        test_data.append((item[0], ))
        test_label.append(item[1])
        if len(test_data) == 5:
            break

    # load parameters from tar file.
    # users can remove the comments and change the model name
    # with open('params_pass_20.tar', 'r') as f:
    #     parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)

    probs = paddle.infer(
        output_layer=y_predict, parameters=parameters, input=test_data)

    for i in xrange(len(probs)):
        print "label=" + str(test_label[i][0]) + ", predict=" + str(probs[i][0])


if __name__ == '__main__':
    main()

结果：