5.4 CentOS 6安装说明

译者:Python 文档协作翻译小组,原文:CentOS 6 Installation Instructions

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Python 文档协作翻译小组人手紧缺,有兴趣的朋友可以加入我们,完全公益性质。交流群:467338606。

警告

如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本

要求

注意

我们只支持通过conda安装要求的软件包。

Python> = 2.7或> = 3.3开发包(python-dev或

python-devel在大多数Linux发行版)推荐(见下面)。0.6及以前的版本支持Python 2.4。0.8.2及以前的版本支持Python 2.6。对于Python 3,支持3.3之后的版本。

NumPy >= 1.9.1

早期版本可以工作,但我们没有测试。

SciPy >= 0.14

当前只有稀疏矩阵和特殊功能需要,但强烈推荐。SciPy > = 0.8可以工作,但早期版本对稀疏矩阵有已知的错误。

BLAS安装(具有Level 3的功能)

  • 推荐:MKL,通过Conda免费安装。
  • 或者,我们建议安装OpenBLAS,其中包含development headers(-dev-devel,具体取决于你的Linux发行版本)。

可选要求

python-devg++> = 4.2

强烈推荐。Theano可以回退基于NumPy的Python执行模型,但C编译器允许更快的执行。

nose >= 1.3.0

推荐,用于运行Theano的测试套件。

Sphinx >= 0.5.1, pygments

用于构建文档。LaTeXdvipng也是必需的,用于将数学符号显示为图像。

pydot-ng

处理大的gif/images图片。

NVIDIA CUDA驱动程序和SDK

强烈推荐在NVIDIA gpus上生成/执行GPU代码时需要。参见下面的说明。

libgpuarray

在CUDA和OpenCL设备上生成GPU/CPU代码时需要(参见:GpuArray Backend。)

通过Conda安装的要求的软件包(推荐)

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>
  • <...>之间的参数是可选的。

安装和配置GPU驱动程序(推荐)

警告

现在OpenCL仍然是最小支持。

  1. 安装CUDA驱动程序

    • 按照此链接安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。
    • 你必须在驱动程序安装后重新启动计算机。
    • 测试在重新启动之后可以正确加载它,从命令行执行命令nvidia-smi

    注意

    正确性检查:bin子文件夹应包含nvcc程序。此文件夹称为cuda root目录。

  2. 修复'lib'路径

    • 添加'lib'子目录(如果你有一个64位操作系统,则为“lib64”子目录)到你的$LD_LIBRARY_PATH环境变量。
  3. 设置Theano的配置标志

    要使用GPU,你需要定义cuda root。你可以通过以下方式之一:

    • 定义一个$CUDA_ROOT环境变量等于cuda根目录,如CUDA_ROOT=/path/to/cuda/root,或
    • THEANO_FLAGS添加cuda.root标记,如THEANO_FLAGS='cuda.root=/path/to/cuda/root',或
    • 添加一个[cuda]节到你的.theanorc文件,包含选项root = /path/to/cuda/root

通过Conda安装的要求的软件包(推荐)

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>
  • <...>之间的参数是可选的。

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>
  • <...>之间的参数是可选的。

安装和配置GPU驱动程序(推荐)

警告

现在OpenCL仍然是最小支持。

  1. 安装CUDA驱动程序

    • 按照此链接安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。
    • 你必须在驱动程序安装后重新启动计算机。
    • 测试在重新启动之后可以正确加载它,从命令行执行命令nvidia-smi

    注意

    正确性检查:bin子文件夹应包含nvcc程序。此文件夹称为cuda root目录。

  2. 修复'lib'路径

    • 添加'lib'子目录(如果你有一个64位操作系统,则为“lib64”子目录)到你的$LD_LIBRARY_PATH环境变量。
  3. 设置Theano的配置标志

    要使用GPU,你需要定义cuda root。你可以通过以下方式之一:

    • 定义一个$CUDA_ROOT环境变量等于cuda根目录,如CUDA_ROOT=/path/to/cuda/root,或
    • THEANO_FLAGS添加cuda.root标记,如THEANO_FLAGS='cuda.root=/path/to/cuda/root',或
    • 添加一个[cuda]节到你的.theanorc文件,包含选项root = /path/to/cuda/root

安装

稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano:

<sudo> pip install <--user> Theano[test, doc]
  • <...>之间的任何参数都是可选的。
  • 对于root安装,请使用sudo。
  • user用于用户安装,不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。
  • [test]将安装测试需要的包。
  • [doc]将安装生成文档需要的包。

如果你遇到任何问题,请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray,标记为v-9998。用下面的方式下载:

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

安装最前沿版本(推荐)

安装最新、前沿、开发版本的Theano:

<sudo> pip install <--user> <--no-deps> git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano
  • <...>之间的任何参数都是可选的。
  • 对于root安装,请使用sudo。
  • user用于用户安装,不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。
  • 当你不想通过pip安装Theano的依赖关系,请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时,这是很重要的。

如果你遇到任何问题,请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

开发人员的安装

安装开发版本的Theano:

git clone git://github.com/Theano/Theano.git
cd Theano
<sudo> pip install <--user> <--no-deps> -e .
  • <...>之间的任何参数都是可选的。
  • 对于根安装,请使用sudo。
  • 使用用户进行无管理员权限的用户安装。它将安装Theano在你的本地网站包。
  • 当你不想通过pip安装Theano的依赖关系时,使用no-deps。当它们已经作为系统包安装时,这是很重要的。
  • -e让你的安装可编辑,即将它链接到你的源目录。

如果你遇到任何问题,请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过系统包安装要求(不推荐)

sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel
sudo easy_install pip

稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano:

<sudo> pip install <--user> Theano[test, doc]
  • <...>之间的任何参数都是可选的。
  • 对于root安装,请使用sudo。
  • user用于用户安装,不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。
  • [test]将安装测试需要的包。
  • [doc]将安装生成文档需要的包。

如果你遇到任何问题,请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray,标记为v-9998。用下面的方式下载:

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray,标记为v-9998。用下面的方式下载:

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

安装最前沿版本(推荐)

安装最新、前沿、开发版本的Theano:

<sudo> pip install <--user> <--no-deps> git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano
  • <...>之间的任何参数都是可选的。
  • 对于root安装,请使用sudo。
  • user用于用户安装,不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。
  • 当你不想通过pip安装Theano的依赖关系,请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时,这是很重要的。

如果你遇到任何问题,请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

开发人员的安装

安装开发版本的Theano:

git clone git://github.com/Theano/Theano.git
cd Theano
<sudo> pip install <--user> <--no-deps> -e .
  • <...>之间的任何参数都是可选的。
  • 对于根安装,请使用sudo。
  • 使用用户进行无管理员权限的用户安装。它将安装Theano在你的本地网站包。
  • 当你不想通过pip安装Theano的依赖关系时,使用no-deps。当它们已经作为系统包安装时,这是很重要的。
  • -e让你的安装可编辑,即将它链接到你的源目录。

如果你遇到任何问题,请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

libgpuarray

按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过系统包安装要求(不推荐)

sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel
sudo easy_install pip
powered by Gitbook该教程制作时间: 2017-02-12 14:14:31