搜了一下是因為theano采用g 編譯的話速度比較快,在網上找到的大部分解決方案都是基于Anaconda安裝的,解決方法是:

conda install mingw libpython

3,安裝theano

sudo pip3 install theano

 該命令會自動下載theano所需要的依賴,包括numpy,scipy等等。

4,安裝keras

sudo pip3 install keras

 最后需要注意的是,keras默認的backend是tensorflow,我們需要的是theano,所以需要修改下設置。(而且tensorflow用pip3安裝,在32位系統上沒有對應的版本!用源文件安裝又很復雜)

vim ~/.keras/keras.json
{
 
  image_dim_ordering:tf,
 
  epsilon:1e-07,
 
  floatx:float32,
 
  backend:theano
}

 5,測試theano

import numpy as np 
import time 
import theano 
A = np.random.rand(1000,10000).astype(theano.config.floatX) 
B = np.random.rand(10000,1000).astype(theano.config.floatX) 
np_start = time.time() 
AB = A.dot(B) 
np_end = time.time() 
X,Y = theano.tensor.matrices(\\\'XY\\\') 
mf = theano.function([X,Y],X.dot(Y)) 
t_start = time.time() 
tAB = mf(A,B) 
t_end = time.time() 
print(NP time: %f[s], theano time: %f[s] (times should be close when run on CPU!) %( 
                      np_end-np_start, t_end-t_start)) 
print(Result difference: %f % (np.abs(AB-tAB).max(), ))

總結

以上所述是小編給大家介紹的ubuntu系統theano和keras的安裝方法,希望對大家有所幫助!

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