机器学习 TensorFlow Keras Theano

keras linux安装

瀚海星空 2017-04-26
2017-04-26

Keras 是古希腊语中”角”的意思, 最早出现在古希腊的《奥德赛》. 梦神被分为两派. 一派用虚假景象欺骗人们,他们通过象牙之门来到地面. 一派启示即将经历的未来, 他们通过角之门来到地面.

Keras刚开始是开放终端神经电子智能机器人操作系统ONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)项目的一部分。

依赖

  • numpy
  • scipy
  • yaml
  • HDF5 和 h5py (可选, 如果使用模型保存加载需要）
  • CNNs: cuDNN，可选，推荐
  • TensorFlow 可选，如果采用Tensorflow 后端需要
  • Theano 如果采用Theano后端需要

安装

如果下载源码，可以运行

sudo python setup.py install

也可以用pip 安装

[zhouhh@mainServer ~]$ wget https://pypi.doubanio.com/packages/11/b6/abcb525026a4be042b486df43905d6893fb04f05aac21c32c638e939e447/pip-9.0.1.tar.gz#md5=35f01da33009719497f01a4ba69d63c9
[zhouhh@mainServer ~]$ tar zxvf pip-9.0.1.tar.gz
[zhouhh@mainServer pip-9.0.1]$ sudo python setup.py install

[zhouhh@mainServer ~]$ vi .pip/pip.conf
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host=pypi.douban.com

pip 的国内源镜像:

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 

豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装 keras

[zhouhh@mainServer ~]$ sudo pip install keras
Downloading Keras-2.0.3.tar.gz (196kB)
Downloading Theano-0.9.0.tar.gz (3.1MB)
Downloading PyYAML-3.12.tar.gz (253kB)
Downloading numpy-1.12.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (16.5MB)
Downloading scipy-0.19.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (45.0MB)

安装tensorflow

tensorflow支持python2.7和python3.3+. GPU版本支持cuda toolkit 8.0和cuDNN5.0以上. 更低版本需要从源码编译.

如果低于0.71版本升级,则需要先用pip uninstall删除.

>>> from keras.models import Sequential
Using TensorFlow backend.
import tensorflow as tf
ImportError: No module named tensorflow

[zhouhh@mainServer ~]$ sudo pip install tensorflow

>>> from keras.models import Sequential
Using TensorFlow backend.
>>> model = Sequential()
>>> from keras.layers import Dense, Activation
>>>
>>> model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
>>> model.add(Activation('relu'))
>>> model.add(Dense(units=10))
>>> model.add(Activation('softmax'))
>>> model.compile(loss='categorical_crossentropy',
...               optimizer='sgd',
...               metrics=['accuracy'])

安装Theano

[zhouhh@mainServer ~]$ sudo pip install Theano[test,doc]

参考

Keras 安装

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