最近在implement DeepLearning.net上面的程序.对于开源的python,最头疼的就是各种package和各种configuration. 而且还是在windows下. 想要让theano在windows下能GPU并行,总结配置如下: 1. 下载CUDA,安装,重启(重要)! 2. 下载Canopy, 申请academic free lincense. 3. Canopy中下载package, 由于numpy, scipy都集成了,主要下载:pip, mingw, libpy

1.安装pygpu的部分 #使用豆瓣源or不使用,均安装失败 pip install pygpu -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com #报错: Looking in indexes: http://pypi.douban.com/simple/ Collecting pygpu Could not find a version that satisfies the requirement pygpu (

要做卷积神经网络的一些东西,所以要装theano,网上很多Theano安装教程版本较老,而各安装包更新很快,参考价值有限.走了很多弯路才装好,把这个过程记录下来,希望对大家有帮助~ ~ 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:http://deeplearning.net/software/theano/i

ubuntu16.04默认安装了python2.7和python3.5 .本教程使用python3.5 第一步:将ubuntu16.04默认的python2修改成默认使用python3 . sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 1

可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的.如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/D

非 root 用户,安装 Python 第三方的包,尤其像 theano,存在大量的依赖项,存在的主要问题,是安装各个包时的权限问题.所幸,存在这样一个集成工具,叫 anaconda,其已经内置了许多 Python 库,安装 theano 之前,只需安装 theano. 1. 安装 anaconda 与 theano anaconda 下载地址,Download Anaconda Now! | Continuum,选择与平台相适应(主要是支持的位数)的 anaconda 版本,比如目前最新的 A

参考 http://deeplearning.net/software/theano/install.html TensorFlow出了点问题 python3.7的环境 pip安装 keras已经安装 keras切换后端,详见 https://www.cnblogs.com/XUEYEYU/p/10913200.html 1 pip install theano 安装theano 如果只用cpu,在这里就ok了 如果出现一些警告,比如c编译器的警告出现g++等字样,可以下载mingw-w64,链

Theano之使用GPU 英文版本:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html          using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CU

Problem Theano: CNMeM is disabled, CuDNN not available Solution cnmem package: https://github.com/NVIDIA/cnmem % cd $HOME % git clone https://github.com/NVIDIA/cnmem.git cnmem % cd cnmem % mkdir build % cd build % cmake .. % make link with cnmem The

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/profiling.html Profiling Theano function note:该方法是用来代替旧的ProfileMode.不要再使用ProfileMode了. 在检查错误的同时,另一个重要的任务就是剖析你的代码.你会用到theano 的flags 或者参数,然后将它们传递给 theano.function. 最简单的剖析theano函数的方式就是使用下面介绍的theano fla

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码

watch -n 10 nvidia-smi TensorFlow指定GPU CUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID" CUDA_VISIBLE_DEVICES="0" Theano指定GPU THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu1'

[TensorFlow] ——( https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/) 1.TensorFlow是啥? ——TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包,也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++,并在后端进行计算

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

1.增强学习 http://www.wildml.com/2016/10/learning-reinforcement-learning/ 2.RNN 别人的博客目录: 1.学些增强学习(通过代码,练习和问题的解决方案) 2.TensorFlow中的RNN,实践指南,没有被记录的特性 TensorFlow [1] 是一个表达机器学习算法的接口,并且是执行算法的实现框架 3.DL实现的聊天机器人,Part2--基于TensorFlow中的模型实现的检索 4.DL实现的聊天机器人,Part1--简介

原文地址 en cn 本文内容 表现平平的 MATLAB 貌似强大的 Julia 本身无错的 R 语言 逐渐没落的 Perl 老而弥坚的 Python 我个人很喜欢 Python~ 随着科技的发展,拥有高容量.高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词.数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭.究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题.近日,密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择 Python 的原因. 目前,机器

前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用. 受此启发,我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言.因为Python在云基础设施,DevOps,大数据处理等领域都是炙手可热的语言. 领域 流行语言 云基础设施 Python, Java, Go DevOps Python

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

机器学习编程语言之争,Python夺魁 随着科技的发展,拥有高容量.高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词.数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭.究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题.近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因. 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB.Julia.R.Perl.Python.Ruby等等.首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好