Keras笔记（一）

安装keras

1.Unbuntu下keras安装

因为我本人用的是Ubuntu14，自带的python2.7.6，所以只需要装一些theano自带的包即可：

sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install libopenblas-dev
sudo apt-get install git

这样Theano所需要的基本的包都包括在内了，接着

sudo pip install Theano
sudo pip install keras

完成安装，再下一个pycharm就OK了

2.Windows下keras安装

这个比较麻烦，参考了知乎上一位大神的配置过程：

作者：匿名用户

链接：http://www.zhihu.com/question/35485591/answer/74363495

来源：知乎

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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：Installing Theano

0.操作系统

ubuntu下安装会比windows下省事很多，但是好像是直接装进系统里的，python出问题会崩系统（忘了从哪里看的了），可以考虑pip个虚拟环境。我平时的工作环境是windows，并不好装，但是用起来方便一点（个人感觉）。

1.安装anaconda（已内置python，numpy和scipy两个必要库以及一些其他库，自带安装。）

地址：http://www.continuum.io/downloads

选择原因：安装简单，网上参考资料多。

也有人会选pythonxy，提醒一下，网上pythonxy资源不多，我装完pythonxy, import theano之后出现了这个问题ImportError: not import name gof,百度谷歌上能试的解决方式我都试了，然并卵。

也有可能没有内置numpy等等，请按照如下方式安装：

Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：

conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。

conda install #该命令用于安装应用包，如 conda install numpy.

pip install #该命令用于安装应用包，如 pip install theano.

conda update #升级应用包，如 conda update python

2.安装mingw

装完anaconda直接pip install theano是行不通的，在python里搜g++会发现搜不到，有些参考资料里面写：

添加环境变量: path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;

新建环境变量：PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;

问题在于anaconda底下根本没有MinGW包，不要听信什么自己下个zip，安装到anaconda底下，正确方法：cmd输入：conda install mingw libpython

MinGW等文件夹会自动装到anaconda下面，life is short, save your time.

3.环境配置

在用户变量中，PATH添加C:\Anaconda;C:\Anaconda\Scripts;

并新建 PYTHONPATH：C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;

在cmd的home目录中新建 .theanorc.txt 文件（注意名字中的“.”）,根据自己安装MinGW的路径写上MinGW的路径，我的如下：

[blas]

ldflags=

[gcc]

cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW

重启电脑

4.安装theano

别用什么theano.zip解压到目录底下或者theano_installer_latest.msi,不嫌麻烦你就去试，正确方式：cmd输入：pip install theano

（pip用法看这里：pip 安装使用详解）

装完之后在ipython中输入以下两行代码测试一下：

import theano

theano.test()

没有error的话，恭喜你，安装成功了~ ~

5.GPU加速

GPU加速首先就是安装CUDA，然而CUDA只支持NVIDIA显卡,因为CUDA软件就是他家出的，如果你的本并不是NVIDIA显卡，别费劲了

6.BLAS

看看numpy是不是已经默认BLAS加速了,在python里输入：

import numpy

id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)

结果为False表示已经成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现，并没有加速。

亲测可用。

对比了一下Windows和Linux下的效率，同样的代码Linux运行的是效率是Windows的20多倍。。因为我的数据规模比较大，所以果断放弃了Windows的。。拿去用GPU跑的话效率又是在Linux下用CPU跑的5~6倍。。