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Ubuntu系统下网络配置文件解析与说明

开发者 https://www.devze.com 2020-01-11 16:01 出处:网络 作者: Verne
这篇文章主要给大家介绍了关于Ubuntu系统下网络配置文件的解析与说明,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Ubuntu具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras。步骤如下:

1,安装pip

sudo apt-get install python3-setuptools
sudo easy_install3 pip

2,安装g++

 sudo apt-get install g++

采用上述命令安装g++,安装完成后可用g++ -version查看是否安装完成。注意,如果没有安装g++,在import theano时会出现以下错误:

WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Python implementations. Performance will be severely degraded. To remove this warning, set Theano flags cxx to an empty string.

搜了一下是因为theano采用g++编译的话速度比较快,在网上找到的大部分解决方案都是基于Anaconda安装的,解决方法是:

conda install mingw libpython

3,安装theano

sudo pip3 install theano

 该命令会自动下载theano所需要的依赖,包括numpy,scipy等等。

4,安装keras

sudo pip3 install keras

 最后需要注意的是,keras默认的backend是tensorflow,我们需要的是theano,所以需要修改下设置。(而且tensorflow用pip3安装,在32位系统上没有对应的版本!用源文件安装又很复杂)

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

 5,测试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(), ))

总结

以上所述是小编给大家介绍的ubuntu系统theano和keras的安装方法,希望对大家有所帮助!

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