网络上有各种各样的win7 64bit安装theano的方法,我也试过好多,各种各样的问题.因为之前没了解过MinGw等东西,所以安装起来比较费劲,经过不断的尝试,最终我按照以下过程安装成功. 其实过程很简单,首先说一下安装条件: win10 (32和64都可以,下载安装包时一定要选择对应的) vs2010(不一定非要是vs2010,恰好我有vs2010,应该是配置GPU编程时需要用到vs的编译器) Anaconda(转到官方下载,打开之后稍微等一会就会出来下载链接了.之所以选择它是因为它内置了…

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭…

1.安装Anaconda 面向科学计算的Python IDE--Anaconda 2.打开Anaconda Prompt 3.安装gcc环境 (1)conda update conda (2)conda install libpython (3)conda install mingw (4)在系统环境变量中的path添加: D:\Anaconda; D:\Anaconda\Scripts; D:\Anaconda\MinGW\bin; D:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-m…

win10 + python3.6 + VSCode + tensorflow-gpu + keras + cuda8 + cuDN6N环境配置   写在前面的话: 再弄这个之前,我对python也好,tensorflow也好几乎是0认知的,所以配置这个环境的时候,走了不少弯路,整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境,简直了...然而最气的是,好不容易搭好了环境,因为我笔记本配置低,老师给的程序根本跑不起来. 这个环境搭配的教程有很多博客可以参考,我却弄了很久也没成功,反思自己,是自大的心理…

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…

激活函数也是神经网络中一个很重的部分.每一层的网络输出都要经过激活函数.比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等.Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数.  一.激活函数的使用 常用的方法在Activation层中可以找到.看代码. from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('t…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in…

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

关键词:theano安装,搭建theano环境, python, 深度学习 因为需要安装theano,结果发现这又是一个难以安装的python包-虽然网上教程不少,然而鱼龙混杂,试验了各种方法流程,最后总算是弄好了,现在把我的过程总结如下: 安装环境 64位win7系统,显卡:GT 730M,笔记本电脑: 已安装Visual Studio 2013 (都说VS2015太新不推荐): 借助Anaconda来安装theano,因为Anaconda已经集成了很多有用的python库,如numpy.no…