基于scikitlearn的深度学习环境安装(三)(完整版)

1. OS Linux  Ubuntu14.04
2. 安装
   1. pip （python2.7.9或以上自带pip） sudo apt-get install python-pip
      1. pip是python环境下安装包的总的管理工具
      2. 相对于easy install使用更加的方便一些
   2. 尝试安装scikit-neuralnetwork  需要theano  scipy  numpy
      1. sudo  pip install scikit-neuralnetwork(出现错误  无法编译 先尝试下面一步)
         1. sudo apt-get update
         2. sudo apt-get upgrade gcc
         3. sudo apt-get install python2.7-dev
      2. sudo  pip install numpy scipy Theano
         1. 安装numpy  theano scipy
         2. 出现错误 numpy需要依赖
      3. sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-dev gfortran
      4. sudo pip install scipy
      5. sudo pip install Theano
   3. 安装pylearn2
      1. sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package
      2. 需要先安装git
         1. sudo apt-get install git
   4. 安装scikit-neuralnetwork
      1. sudo pip install scikit-neuralnetwork
      2. git clone  https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
      3. cd scikit-neuralnetwork
      4. sudo  python setup.py develop
      5. sudo pip install scikit-neuralnetwork
3. 测试
   1. sudo pip install nose
   2. nosetests -v sknn.tests
      1. 需要安装matplotlib
         1. sudo pip install matplotlib
         2. 出现错误提示  需要安装png和 freetype安装包
         3. sudo apt-get install build-dev python-matplotlib（不需要执行这一步）
         4. sudo apt-get install libpng-dev
         5. sudo apt-get install libjpeg8-dev(不能使用  下载不了这个包,，不影响使用)
         6. sudo apt-get install libfreetype6-dev
         7. sudo pip install matplotlib
4. 视觉化显示
   1. python examples/plot_mlp.py --params activation
5. 在MNIST数据集上面进行测试
   1. python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)

(完)

来自为知笔记(Wiz)