Theano 中文文档 0.9 - 5.2 Mac OS安装说明

5.2 Mac OS安装说明

译者：Python 文档协作翻译小组，原文：Mac OS Installation Instructions。

本文以 CC BY-NC-SA 4.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。

Python 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。交流群：467338606。

警告

如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。

有多种方法可以在Mac上安装Theano依赖项。下面我们详细介绍Anaconda，Homebrew或MacPorts的过程，但如果你做了不同的工作，请让我们知道theano-users邮件列表的细节，以便我们可以添加替代指令。

要求

注意

我们只支持通过conda安装要求的软件包。

Python> = 2.7或> = 3.3开发包（python-dev或

python-devel在大多数Linux发行版）推荐（见下面）。0.6及以前的版本支持Python 2.4。0.8.2及以前的版本支持Python 2.6。对于Python 3，支持3.3之后的版本。

NumPy >= 1.9.1

早期版本可以工作，但我们没有测试。

SciPy >= 0.14

当前只有稀疏矩阵和特殊功能需要，但强烈推荐。SciPy > = 0.8可以工作，但早期版本对稀疏矩阵有已知的错误。

BLAS安装（具有Level 3的功能）

推荐：MKL，通过Conda免费安装。

或者，我们建议安装OpenBLAS，其中包含development headers（

-dev

，

-devel

，具体取决于你的Linux发行版本）。

可选要求

clang

（系统版本）

**强烈推荐。**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。

pydot-ng

处理大的gif/images图片。

NVIDIA CUDA驱动程序和SDK

强烈推荐在NVIDIA gpus上生成/执行GPU代码时需要。参见下面的说明。

libgpuarray

在CUDA和OpenCL设备上生成GPU/CPU代码时需要（参见：GpuArray Backend。）

通过Conda安装的要求的软件包（推荐）

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>

<…>之间的参数是可选的。

安装和配置GPU驱动程序（推荐）

警告

现在OpenCL仍然是最小支持。

安装CUDA驱动程序

按照此链接安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。

你必须在驱动程序安装后重新启动计算机。

测试在重新启动之后可以正确加载它，从命令行执行命令

nvidia-smi

。

注意

正确性检查：bin子文件夹应包含nvcc程序。此文件夹称为cuda root目录。

修复’lib’路径

添加’lib’子目录（如果你有一个64位操作系统，则为“lib64”子目录）到你的

$LD_LIBRARY_PATH

环境变量。

设置Theano的配置标志

要使用GPU，你需要定义cuda root。你可以通过以下方式之一：

定义一个$CUDA_ROOT环境变量等于cuda根目录，如

CUDA_ROOT=/path/to/cuda/root

，或

向

THEANO_FLAGS

添加

cuda.root

标记，如

THEANO_FLAGS='cuda.root=/path/to/cuda/root'

，或

添加一个[cuda]节到你的.theanorc文件，包含选项

root = /path/to/cuda/root

。

注意

对于MacOS你应该能够按照上面的说明来设置CUDA，但要注意以下警告：

如果您想要编译CUDA SDK代码，您可能需要暂时还原为Apple的gcc（

sudo 端口 选择 gcc

）作为它们的Makefile不兼容MacPort的gcc。

如果CUDA似乎找不到支持CUDA的GPU，你可能需要手动切换你的GPU开启，这可以通过gfxCardStatus来完成。

注意

Theano正式只支持OS X上的clang。这可以通过从App Store获取XCode并运行一次来??安装命令行工具来安装。

通过Conda安装的要求的软件包（推荐）

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>

<…>之间的参数是可选的。

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>

<…>之间的参数是可选的。

安装和配置GPU驱动程序（推荐）

警告

现在OpenCL仍然是最小支持。

安装CUDA驱动程序

按照此链接安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。

你必须在驱动程序安装后重新启动计算机。

测试在重新启动之后可以正确加载它，从命令行执行命令

nvidia-smi

。

注意

正确性检查：bin子文件夹应包含nvcc程序。此文件夹称为cuda root目录。

修复’lib’路径

添加’lib’子目录（如果你有一个64位操作系统，则为“lib64”子目录）到你的

$LD_LIBRARY_PATH

环境变量。

设置Theano的配置标志

要使用GPU，你需要定义cuda root。你可以通过以下方式之一：

定义一个$CUDA_ROOT环境变量等于cuda根目录，如

CUDA_ROOT=/path/to/cuda/root

，或

向

THEANO_FLAGS

添加

cuda.root

标记，如

THEANO_FLAGS='cuda.root=/path/to/cuda/root'

，或

添加一个[cuda]节到你的.theanorc文件，包含选项

root = /path/to/cuda/root

。

注意

对于MacOS你应该能够按照上面的说明来设置CUDA，但要注意以下警告：

如果您想要编译CUDA SDK代码，您可能需要暂时还原为Apple的gcc（

sudo 端口 选择 gcc

）作为它们的Makefile不兼容MacPort的gcc。

如果CUDA似乎找不到支持CUDA的GPU，你可能需要手动切换你的GPU开启，这可以通过gfxCardStatus来完成。

注意

Theano正式只支持OS X上的clang。这可以通过从App Store获取XCode并运行一次来??安装命令行工具来安装。

安装

稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> Theano[test, doc]

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

[test]将安装测试需要的包。

[doc]将安装生成文档需要的包。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray，标记为

v-9998

。用下面的方式下载：

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

安装最前沿版本（推荐）

安装最新、前沿、开发版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> <--no-deps> git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系，请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时，这是很重要的。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

开发人员的安装

安装开发版本的Theano：

git clone git://github.com/Theano/Theano.git
cd Theano
<sudo> pip install <--user> <--no-deps> -e .

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系，请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时，这是很重要的。

-e让你的安装可编辑，即将它链接到你的源目录。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过Homebrew安装要求的包（不推荐）

安装python与homebrew：

$ brew install python # or python3 if you prefer

这将安装pip。然后使用pip安装numpy，scipy：

$ pip install numpy scipy

如果你想使用openblas而不是Accelerate，你必须用hombrew安装numpy和scipy：

$ brew tap homebrew/python
$ brew install numpy --with-openblas
$ brew install scipy --with-openblas

通过MacPorts安装要求的包（不推荐）

使用MacPorts安装所有需要的Theano依赖是很容易的，但是需要花费很长时间（几个小时）来构建和安装一切。

MacPorts需要首先安装XCode（可以在Mac App Store中找到），如果你还没有安装。如果你不能从App Store安装它，查看你的MacOS X安装DVD的旧版本。然后更新你的Mac更新XCode。

下载并安装MacPorts，然后确保其软件包列表是最新的

sudo port selfupdate t4 >

。

然后，为了安装一个或多个必需的库，请使用

port install

，如下：

$ sudo port install py27-numpy +atlas py27-scipy +atlas py27-pip

这将安装所有必需的Theano依赖项。gcc将被自动安装（因为它是一个SciPy依赖），但是要注意编译（小时）需要很长时间！使NumPy和SciPy与ATLAS（优化的BLAS实现）链接不是强制性的，但是如果你关心性能，推荐。

你可能有一些不同版本的gcc，SciPy，NumPy，Python安装在你的系统上，也许通过Xcode。最好使用 MacPorts版本或某些其他兼容版本（例如由Xcode或Fink提供）。MacPorts的优点是可以安装一切的透明度和包更新频繁的事实。以下步骤描述如何确保您正在使用这些软件包的MacPorts版本。

为了使用MacPorts版本的Python，你可能需要使用

sudo port select python python27

显示选择它。这是必要的原因是因为你可能有一个苹果提供的Python（通过，例如，一个Xcode安装）。执行此步骤后，你应该检查

which python

提供的符号链接指向MacPorts Python。例如，在使用MacPorts 2.0.3的MacOS X Lion上，

which python

的输出为

/opt/local/bin/python

，此符号链接指向

/opt/local/bin/python2.7

。当执行

sudo port select python python27-apple

（你不应该这么做）时，链接指向

/usr/bin/python2.7

。

同样，请确保您使用MacPorts提供的gcc：use

sudo port select gcc

以查看您在系统上有哪些gcc安装。然后执行例如

sudo port select gcc mp-gcc44

以创建指向正确（MacPorts）gcc（本例中为4.4版）的符号链接。

在这一点上，如果你还没有这样做，最好关闭并重新启动你的终端，以确保所有配置更改都被正确考虑。

之后，请检查在Python中导入的

scipy

模块是否正确（并且是最近的模块）。例如

import scipy

，接着

print scipy.__version__

和

print scipy.__path__

应导致版本号至少为0.7.0，路径以

/opt/local

开始（MacPorts安装软件包的路径）。如果不是这样，那么你可能在你的

PYTHONPATH

中安装了

scipy

，因此你应该相应地编辑

PYTHONPATH

。

请按照与

numpy

相同的步骤操作。

这包括在MacPorts安装过程中，但请确保你的

PATH

环境变量包含

/opt/local/bin

和

/opt/local/sbin

MacPorts不会自动创建指向MacPorts版本的

nosetests

和

pip

符号链接，因此您可以自己添加它们

$ sudo ln -s /opt/local/bin/nosetests-2.7 /opt/local/bin/nosetests
$ sudo ln -s /opt/local/bin/pip-2.7 /opt/local/bin/pip

稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> Theano[test, doc]

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

[test]将安装测试需要的包。

[doc]将安装生成文档需要的包。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray，标记为

v-9998

。用下面的方式下载：

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray，标记为

v-9998

。用下面的方式下载：

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

安装最前沿版本（推荐）

安装最新、前沿、开发版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> <--no-deps> git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系，请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时，这是很重要的。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

开发人员的安装

安装开发版本的Theano：

git clone git://github.com/Theano/Theano.git
cd Theano
<sudo> pip install <--user> <--no-deps> -e .

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系，请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时，这是很重要的。

-e让你的安装可编辑，即将它链接到你的源目录。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过Homebrew安装要求的包（不推荐）

安装python与homebrew：

$ brew install python # or python3 if you prefer

这将安装pip。然后使用pip安装numpy，scipy：

$ pip install numpy scipy

如果你想使用openblas而不是Accelerate，你必须用hombrew安装numpy和scipy：

$ brew tap homebrew/python
$ brew install numpy --with-openblas
$ brew install scipy --with-openblas

通过MacPorts安装要求的包（不推荐）

使用MacPorts安装所有需要的Theano依赖是很容易的，但是需要花费很长时间（几个小时）来构建和安装一切。

MacPorts需要首先安装XCode（可以在Mac App Store中找到），如果你还没有安装。如果你不能从App Store安装它，查看你的MacOS X安装DVD的旧版本。然后更新你的Mac更新XCode。

下载并安装MacPorts，然后确保其软件包列表是最新的

sudo port selfupdate t4 >

。

然后，为了安装一个或多个必需的库，请使用

port install

，如下：

$ sudo port install py27-numpy +atlas py27-scipy +atlas py27-pip

这将安装所有必需的Theano依赖项。gcc将被自动安装（因为它是一个SciPy依赖），但是要注意编译（小时）需要很长时间！使NumPy和SciPy与ATLAS（优化的BLAS实现）链接不是强制性的，但是如果你关心性能，推荐。

你可能有一些不同版本的gcc，SciPy，NumPy，Python安装在你的系统上，也许通过Xcode。最好使用 MacPorts版本或某些其他兼容版本（例如由Xcode或Fink提供）。MacPorts的优点是可以安装一切的透明度和包更新频繁的事实。以下步骤描述如何确保您正在使用这些软件包的MacPorts版本。

为了使用MacPorts版本的Python，你可能需要使用

sudo port select python python27

显示选择它。这是必要的原因是因为你可能有一个苹果提供的Python（通过，例如，一个Xcode安装）。执行此步骤后，你应该检查

which python

提供的符号链接指向MacPorts Python。例如，在使用MacPorts 2.0.3的MacOS X Lion上，

which python

的输出为

/opt/local/bin/python

，此符号链接指向

/opt/local/bin/python2.7

。当执行

sudo port select python python27-apple

（你不应该这么做）时，链接指向

/usr/bin/python2.7

。

同样，请确保您使用MacPorts提供的gcc：use

sudo port select gcc

以查看您在系统上有哪些gcc安装。然后执行例如

sudo port select gcc mp-gcc44

以创建指向正确（MacPorts）gcc（本例中为4.4版）的符号链接。

在这一点上，如果你还没有这样做，最好关闭并重新启动你的终端，以确保所有配置更改都被正确考虑。

之后，请检查在Python中导入的

scipy

模块是否正确（并且是最近的模块）。例如

import scipy

，接着

print scipy.__version__

和

print scipy.__path__

应导致版本号至少为0.7.0，路径以

/opt/local

开始（MacPorts安装软件包的路径）。如果不是这样，那么你可能在你的

PYTHONPATH

中安装了

scipy

，因此你应该相应地编辑

PYTHONPATH

。

请按照与

numpy

相同的步骤操作。

这包括在MacPorts安装过程中，但请确保你的

PATH

环境变量包含

/opt/local/bin

和

/opt/local/sbin

MacPorts不会自动创建指向MacPorts版本的

nosetests

和

pip

符号链接，因此您可以自己添加它们

$ sudo ln -s /opt/local/bin/nosetests-2.7 /opt/local/bin/nosetests
$ sudo ln -s /opt/local/bin/pip-2.7 /opt/local/bin/pip