1.安装pygpu的部分 #使用豆瓣源or不使用,均安装失败 pip install pygpu -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com #报错: Looking in indexes: http://pypi.douban.com/simple/ Collecting pygpu Could not find a version that satisfies the requirement pygpu (

1. cuda + cudnn 首先还是要先安装GPU库,具体和caffe安装中一样. 2. Theano 为防止下载速度慢,配置清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 可以加上他们新推出的msys2第三方通道,代码如下: conda config --add channels

Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda list来查看已经安装的库.我们可以看到An

1. 更新NVIDIA显卡驱动   安装好系统之后首先在系统更新管理器中更新显卡驱动,如下图 点击Apply Changes 2. 安装numpy,scipy,theano pip安装即可 sudo pip install <packbage> 3. 安装Cuda7.5 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 5. 配置.theanorc 生成文件 sudo gedit ~/.theanorc(注意不要漏掉theano前面的一个点)并复制如下内容,然后

软件包准备 1.Anaconda 下载地址,包含python.numpy.scipy.nose.pip等包,嗯,很爽. 2.tdm64-gcc 下载地址,windows下的gcc.g++编译器,用来theano性能优化的,不然速度会很慢(官方文档如是说) 3.theano源码 下载地址,github上的实时更新的thenao源码,可以下载zip包,或者clone. 一.安装 Anaconda.tdm64-gcc一路下一步安装即可,没有什么特殊需要注意的. 下载theano源码后进入其根目录例如:

basic install guide 1. download miniconda 2. conda install libpython mingw 3. conda install theano now you can run theano correctly. Enable GPU 1. download and install cuda8.0 2. downlaod and install vs2015 2. download and install Windows Kits 3. add

艰辛的安装Theano过程,把其中遇到的问题记录下来,三台机子都尝试了安装Theao,系统分别为:A机:win7 64-bit(笔记本).B机:win7 64-bit(台式机).C机:win8 64-bit(虽然前面两台机子的系统一样,但是安装过程中出的问题不一样). 首先参考了博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_96b836170102vq22.html http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/4768

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到

团队作业--Alpha冲刺 冲刺任务安排 杨光海天 今日任务:修复编辑界面与弹窗界面合并中出现的BUG 明日任务:希望完成编辑界面所有接口交互的功能 郭剑南 今日任务:优化图像预处理所有功能的函数代码 明日任务:将对所有功能进行优化,使预处理后图像更易于识别. 赖志平 今日任务:尝试去实现搜索的实际的功能,但是涉及到数据库,尚在学习数据相关知识,同时完成部分页面的跳转. 明日任务:继续尝试实现各页面的跳转,以及搜索的功能. 吴伟根 今日任务:完成实现对图片的简单操作,并学习了对sqlite数据库

一．软件和环境 (1)安装日期2016/12/23: (2)原材料VS2013,cuda-8.0(最好下载cuda7.5,目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好),Anaconda3-4.2.0(64位): (3)环境为win10. 二．安装步骤 (1)安装VS2013.这个没什么可说的,下载64位版本后就是一路下一步.确定就行,记住安装位置就可以了,我这里的安装目录是D:\software\VS2013: 接着右键我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量,之后编辑系

参考 http://deeplearning.net/software/theano/install.html TensorFlow出了点问题 python3.7的环境 pip安装 keras已经安装 keras切换后端,详见 https://www.cnblogs.com/XUEYEYU/p/10913200.html 1 pip install theano 安装theano 如果只用cpu,在这里就ok了 如果出现一些警告,比如c编译器的警告出现g++等字样,可以下载mingw-w64,链

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

要做卷积神经网络的一些东西,所以要装theano,网上很多Theano安装教程版本较老,而各安装包更新很快,参考价值有限.走了很多弯路才装好,把这个过程记录下来,希望对大家有帮助~ ~ 我的配置:win7,32位(64和32位安装步骤没差,下安装包版本有差而已),vs2012 首先推荐一篇英文安装指南,写的十分详细,很多安装指南都是参考的这篇.不过因为这篇里存在着一些冗余成分,个人酌情参考,不过遇到难题时可以看看:http://deeplearning.net/software/theano/i

可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的.如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/D

终于成功配置了theano环境,但由于本机没有gpu,所以配置的是非gpu版本的theano,下面将具体过程进行描述(安装成功后,有时对python的各种库进行更新时,可能会导致某个模块无法调用其他被更新的模块,此时,最简单傻瓜的方法就是把所有环境重新配置一次) 1.安装Adaconda 2.安装MinGw 3. 配置与MinGw相关的环境变量 4. 安装theano 5. 配置theano相关的环境变量 6. 安装keras 7. 安装PyCharm Community (free) 1.安装

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_