深度学习进阶之第3章&第4章 环境配置分部详解

OS: Linux: Ubuntu 14.04
【要是按作者的方法配置，一定要用Ubuntu14.04，用16.04版本会发生错误】

安装：


1. Pip (Python 2.7.9或以上自带pip）： sudo apt-get install pyton-pip


2. 尝试安装scikit-neuralnetwork: 需要 numpy scipy theano


sudo pip install scikit-neuralnetwork
错误：SystemError: cannot compile "python.h". Perhaps you need to install python-dev|python-devel


解决方法：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade gcc
sudo apt-get install python2.7-dev 


3. 安装numpy, scipy, theano：
pip install numpy scipy theano
sudo pip install numpy scipy theano (1:03:32)


错误：numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found
解决方法：sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran


sudo pip install scipy
sudo pip install Theano


4. 安装Pylearn2


sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package
需要git
sudo apt-get install git


5. 安装scikit-neuralnetwork


> git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
> cd scikit-neuralnetwork; python setup.py develop


6. 测试


> sudo pip install nose
> nosetests -v sknn.tests


需要安装matplotlib: sudo pip install matplotlib


错误：The following package could not be built: freetype, png
解决方法：sudo apt-get install libpng-dev
         sudo apt-get install libjpeg8-dev
         sudo apt-get install libfreetype6-dev


7. 视觉化显示：
> python examples/plot_mlp.py --params activation


8. 在MNIST上测试

> python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)

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要是想在windows环境下进行学习，建议使用虚拟环境进行配置，为了方便管理各种学习中用到的库，建议使用anaconda进行管理包。可以参考我的另外两篇博客：

（1）Windows解决anaconda下双python版本安装TensorFlow

（2）[转]windows下安装Python虚拟环境virtualenvwrapper-win