常用软件包和环境配置（机器学习）



1. 常用软件包：

Theano
Pylearn2
scikit-neuralnetwork

Caffe

Deeplearning4j

Torch

http://deeplearning.net/software_links/

2. 环境配置

Linux: Ubuntu

Eclipse

PyDev

Python

CUDA

GPU: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

3. 神经网络算法 (neural networks)

http://www.maiziedu.com/course/python/373-3811/
12, 14, 15

4. scikit-learn 

http://scikit-learn.org/stable/

5. scikit-neuralnetwork

https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork

5.1 安装dependencies: 

> pip install numpy scipy theano
> pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package

> git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
> cd scikit-neuralnetwork; python setup.py develop


5.2 安装scikit-neuralnetwork 

> pip install scikit-neuralnetwork

5.3 测试：

> pip install nose
> nosetests -v sknn.tests

如果出现报错： ImportError: No module named dnn

请确保更新theano:
sudo pip install theano --upgrade

5.4 MNIST数据集：
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

5.6 Demo 

> python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)


OS: Linux: Ubuntu 14.04

安装：

1. Pip (Python 2.7.9或以上自带pip）： sudo apt-get install pyton-pip

2. 尝试安装scikit-neuralnetwork: 需要 numpy scipy theano

sudo pip install scikit-neuralnetwork
错误：SystemError: cannot compile "python.h". Perhaps you need to install python-dev|python-devel

解决方法：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade gcc
sudo apt-get install python2.7-dev 

3. 安装numpy, scipy, theano：
pip install numpy scipy theano
sudo pip install numpy scipy theano (1:03:32)

错误：numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found
解决方法：sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran

sudo pip install scipy
sudo pip install Theano

4. 安装Pylearn2

sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package
需要git
sudo apt-get install git

5. 安装scikit-neuralnetwork

> git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
> cd scikit-neuralnetwork; python setup.py develop

6. 测试

> sudo pip install nose
> nosetests -v sknn.tests

需要安装matplotlib: sudo pip install matplotlib

错误：The following package could not be built: freetype, png
解决方法：sudo apt-get install libpng-dev
         sudo apt-get install libjpeg8-dev
         sudo apt-get install libfreetype6-dev

7. 视觉化显示：
> python examples/plot_mlp.py --params activation

8. 在MNIST上测试
> python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
1. 常用软件包：
 

 
 
Theano
 
Pylearn2
 
scikit-neuralnetwork
 

 
 
Caffe
 

 
 
Deeplearning4j
 

 
 
Torch
 
 

 
 
 http://deeplearning.net/software_links/
 
 
 
 
2. 环境配置
 
 
 
 
Linux: Ubuntu
 
 
 
 
Eclipse
 
 
 
 
PyDev
 
 
 
 
Python
 
 
 
 
CUDA
 
 
 
 
GPU: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
 
 
 
 
3. 神经网络算法 (neural networks)
 
 
 
 
 http://www.maiziedu.com/course/python/373-3811/
 
12, 14, 15
 
 
 
 
4. scikit-learn 
 
 
 
 
 http://scikit-learn.org/stable/
 
 
 
 
5. scikit-neuralnetwork
 
 
 
 
 https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork
 
 
 
 
5.1 安装dependencies:
 
 
 
 
 
> pip install numpy scipy theano
> pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package

 
> git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
> cd scikit-neuralnetwork; python setup.py develop


 
 
5.2 安装scikit-neuralnetwork
 
 
 
 
 
> pip install scikit-neuralnetwork

 

 
 
5.3 测试：
 

 
 
 
> pip install nose
> nosetests -v sknn.tests

如果出现报错： ImportError: No module named dnn

请确保更新theano: 
 
 
 
sudo pip install theano --upgrade
 
 
 
 
5.4 MNIST数据集：
 
 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
 
 
 
 
5.6 Demo
 
 
 
 
 
> python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)
 
 
 
 

 
 
 
OS: Linux: Ubuntu 14.04
 

 
 
安装：
 

 
 
1. Pip (Python 2.7.9或以上自带pip）： sudo apt-get install pyton-pip
 

 
 
2. 尝试安装scikit-neuralnetwork: 需要 numpy scipy theano
 

 
 
sudo pip install scikit-neuralnetwork
 
错误：SystemError: cannot compile "python.h". Perhaps you need to install python-dev|python-devel
 
 

 
 
解决方法：
 
sudo apt-get update
 
sudo apt-get upgrade gcc
 
 
sudo apt-get install python2.7-dev 
 
 

 
 
3. 安装numpy, scipy, theano：
 
pip install numpy scipy theano
 
sudo pip install numpy scipy theano (1:03:32)
 
 

 错误：numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found
 
解决方法：sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran
 

 
 
sudo pip install scipy
 
sudo pip install Theano
 

 
 
4. 安装Pylearn2
 

 
 
sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package
 
需要git
 
sudo apt-get install git
 

 
 
5. 安装scikit-neuralnetwork
 

 
 
 
> git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
> cd scikit-neuralnetwork; python setup.py develop

6. 测试

 
> sudo pip install nose
> nosetests -v sknn.tests

需要安装matplotlib: sudo pip install matplotlib

错误：The following package could not be built: freetype, png
解决方法：sudo apt-get install libpng-dev
         sudo apt-get install libjpeg8-dev
         sudo apt-get install libfreetype6-dev

7. 视觉化显示：
 
> python examples/plot_mlp.py --params activation

8. 在MNIST上测试
 
> python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 












本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/508964.shtml


如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！











相关文章










(优秀文章保存)Quartz优秀文章保存








(优秀文章保存)Quartz优秀文章保存




Quartz的基本使用之入门（2.3.0版本） 
一、Quartz可以用来做什么 
Quartz是一个强大任务调度框架，我工作时候会在这些情况下使用到quartz框架，当然还有很多的应用场景，在这里只列举2个实际用到的 
餐厅系统会在每周四晚…




阅读更多...

















【使用注意】Jsoup的select方法








【使用注意】Jsoup的select方法




之前做了一个频道抓取&#xff1a;获取div Elements div_e;div_e  doc.select("div");Iterator<Element> div_it  div_e.iterator();while (div_it.hasNext()) {处理逻辑} 
我是想通过select div块然后去遍历获取div里的内容&#xff0c;但是发现有的新闻网址频…




阅读更多...

















cross-entropy函数








cross-entropy函数




我们理想情况是让神经网络学习更快假设简单模型: 只有一个输入,一个神经元,一个输出简单模型: 输入为1时, 输出为0初始 w  0.6, b  0.9   初始预测的输出 a  0.82, 需要学习学习率: 0.15演示: 初始: w  2.0, b  2.0, 初始预测输出: 0.98, 和理想输出0差点很远演示:神经网络的学…




阅读更多...

















DButils工具使用笔记以及常见问题总结








DButils工具使用笔记以及常见问题总结




入门&#xff1a; 
https://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4085684.html 
一、字段名称和实体类命名不用 
解决办法&#xff1a;给查询结果的显示字段取别名&#xff0c;如TEMPLATE_ID AS templateId 
select news_id as id, title from test where id1 
二、DBUtils使用BeanListH…




阅读更多...

















Tensorflow报错：AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summary'








Tensorflow报错：AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summary'




报错&#xff1a; tf.scalar_summary(l.op.name   (raw), l) AttributeError: module object has no attribute scalar_summary 解决&#xff1a; tf.scalar_summary(images, images)改为&#xff1a;tf.summary.scalar(images, images) tf.image_summary(images, images)改为&…




阅读更多...

















python安装Scrapy踩过的坑以及安装指导








python安装Scrapy踩过的坑以及安装指导




在pyCharm中的setting中直接添加包然后报错,然后利用window控制台pip install 报错异常&#xff1a; 
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 
第一步&#xff1a;准备更新pip&#xff0c;利用以下指令 
python -m pip install --upgrade pip…




阅读更多...

















MyBatis之快速入门








MyBatis之快速入门




MyBatis之快速入门 2017/9/30首先我要明确告诉大家的是MyBatis是一个java持久层框架&#xff0c;以前我们都是用jdbc来将我们的java程序与数据库相连接&#xff0c;而MyBatis是对jdbc的一个封装。  1.MyBatis框架的引入 我们来看看传统的编程方式中使用jdbc的问题: 1.数据库连接…




阅读更多...

















【使用注意】特殊中括号[]的特殊json数组








【使用注意】特殊中括号[]的特殊json数组




Testpublic void demo93() throws Exception {String str  "[\"a\", \"b\", \"c\"]";//生成json数组JSONArray createArray  new JSONArray();createArray.put("a");createArray.put("b");createArray.put("…




阅读更多...

















MyBatis之Mapper动态代理开发








MyBatis之Mapper动态代理开发




MyBatis之Mapper动态代理开发 2017/9/301.SqlSession的使用范围 1.SqlSessionFactoryBuilder SqlSessionFactoryBuilder是以工具类的方式来使用:需要创建sqlSessionFactory时就new一个 SqlSessionFactoryBuilder 2.sqlSessionFactory 正常开发时&#xff0c;以单例方式管理sqlS…




阅读更多...

















【转载保存】IDEA maven中添加本地jar包








【转载保存】IDEA maven中添加本地jar包




http://www.cnblogs.com/pldsalaryblogs/p/8194742.html




阅读更多...

















【转载保存】Java 8 Lambda实现原理分析








【转载保存】Java 8 Lambda实现原理分析




怒学Java8系列一:Lambda表达式介绍 Java 8 Lambda实现原理分析




阅读更多...

















MyBatis之输入(parameterType)与输出(resultType、resultMap)映射








MyBatis之输入(parameterType)与输出(resultType、resultMap)映射




MyBatis之输入(parameterType)与输出(resultType、resultMap)映射 2017/9/30在MyBatis中&#xff0c;我们通过parameterType完成输入映射(指将值映射到sql语句的占位符中&#xff0c;值的类型与dao层响应方法的参数类型一致)&#xff0c;通过resultType完成输出映射(从数据库中…




阅读更多...

















java几种遍历方式以及效率对比








java几种遍历方式以及效率对比




几种遍历方式&#xff1a; 
/*** */
package effectiveUse;import java.util.Iterator;
import java.util.List;/*** author weijie** 2019年4月13日*/
public class ForEachList {/** 方式1&#xff1a;开始时候*/public void countSizeForEachList(List<Integer> list)…




阅读更多...

















MyBatis之优化MyBatis配置文件中的配置








MyBatis之优化MyBatis配置文件中的配置




MyBatis之优化MyBatis配置文件中的配置 2017/9/30MyBatis配置文件很重要&#xff0c;首先我们来看看MyBatis配置文件中的内容和顺序: 文件目录结构如下:  1.<properties>属性定义 可以把一些通用的属性值配置在属性文件中&#xff0c;加载到mybatis运行环境内。例如创建d…




阅读更多...

















【转载保存】在python中如何用word2vec来计算句子的相似度








【转载保存】在python中如何用word2vec来计算句子的相似度




在python中&#xff0c;如何使用word2vec来计算句子的相似度呢&#xff1f; 
第一种解决方法 
如果使用word2vec&#xff0c;需要计算每个句子/文档中所有单词的平均向量&#xff0c;并使用向量之间的余弦相似度来计算句子相似度&#xff0c;代码示例如下&#xff1a; 
import …




阅读更多...

















Spark介绍








Spark介绍




Spark 
Spark 是什么? 
Apache Spark?是用于大规模数据处理的快速和通用引擎. 
速度:在内存中,运行程序比Hadoop MapReduce快100倍&#xff0c;在磁盘上则要快10倍. Apache Spark具有支持非循环数据流和内存计算的高级DAG执行引擎. 易用:可以使用Java&#xff0c;Scala&#…




阅读更多...

















MyBatis之使用resultMap实现高级映射








MyBatis之使用resultMap实现高级映射




MyBatis之使用resultMap实现高级映射 2017/09/30对于数据库中对表的增删改查操作&#xff0c;我们知道增删改都涉及的是单表&#xff0c;而只有查询操作既可以设计到单表操作又可以涉及到多表操作&#xff0c;所以对于输入映射parameterType而言是没有所谓的高级映射的&#xf…




阅读更多...

















【转载保存】大型推荐系统架构图设计图








【转载保存】大型推荐系统架构图设计图




推荐系统架构&#xff1a;https://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3569525.html 
推荐系统介绍和基本架构流程:https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/80822719




阅读更多...

















MyBatis之查询缓存








MyBatis之查询缓存




MyBatis之查询缓存 2017/09/30正如大多数持久层框架一样&#xff0c;MyBatis同样也提供了对查询数据的缓存支持。今后我们要学习的SpringMVC框架属于系统控制层&#xff0c;它也有它的缓存区域&#xff0c;对响应的jsp页面进行缓存&#xff1b;Spring属于系统业务层&#xff0c…




阅读更多...

















Spark和机器学习整合








Spark和机器学习整合




链接&#xff1a;https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html




阅读更多...


















最新文章


















Copyright @ 2022~2023