Theano 中文文档 0.9 - 5.4 CentOS 6安装说明
2017-02-12 14:26
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5.4 CentOS 6安装说明
译者:Python 文档协作翻译小组,原文:CentOS 6 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。
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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。
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
python-dev,
g++> = 4.2
**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。
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。
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。
对于根安装,请使用sudo。
使用用户进行无管理员权限的用户安装。它将安装Theano在你的本地网站包。
当你不想通过pip安装Theano的依赖关系时,使用no-deps。当它们已经作为系统包安装时,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
按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。通过系统包安装要求(不推荐)
sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel sudo easy_install 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。
对于根安装,请使用sudo。
使用用户进行无管理员权限的用户安装。它将安装Theano在你的本地网站包。
当你不想通过pip安装Theano的依赖关系时,使用no-deps。当它们已经作为系统包安装时,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
按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。libgpuarray
按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。通过系统包安装要求(不推荐)
sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel sudo easy_install pip
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