因为最近需要学习深度学习,因此想要配置Theano,来开发深度学习算法。但是发现Theano安装总是出现问题。于是在这里中总结一下。
环境
- 操作系统:Ubuntu14.04
- Python:2.7.6
- 需要联网
相关库简介
- BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)是基础线性代数子程序库,里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序;
- LAPACK (Linear Algebra PACKage)包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题,如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等;
- ATLAS是python下的一个线性代数库,是基于另外两个线性代数库BLAS和lapack的;
- NumPy提供了一个在python中做科学计算的基础库,它重在数值计算,甚至可以说是用于多维数组处理的库;
- SciPy是基于numpy,提供了一个在python中做科学计算的工具集,也就是说它是更上一个层次的库;
- Theano则是基于NumPy以及SciPy的一个更高级的用于科学计算的库。
相关库的关系
- 要安装Theano,就需要先安装好numpy和scipy;
- 要安装numpy和scipy,就需要ATLAS;
- 要安装ATLAS,就需要安装BLAS和LAPACK;
相关库的安装顺序
- 安装顺序:
BLAS → LAPACK → ATLAS → numpy → scipy → Theano
检查numpy和scipy是否通过测试
- 说明:如果你的numpy和scipy是通过
apt-get
安装的,那么它们的单元测试可能会通不过!!!(我在安装过程中没有通过测试,scipy出现了Error)
- 如果numpy或scipy不能通过测试,就需要卸载,然后重新按照本文介绍的顺序安装。
# 检查numpy是否通过测试
python -c "import numpy;numpy.test()"
-
如果numpy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
-
如果scipy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
-
注意:scipy很可能会出现测试错误,比如我安装过程中出现下图所示的错误。
卸载numpy和scipy
# 卸载numpy
sudo apt-get remove python-numpy
# 卸载scipy
sudo apt-get remove python-scipy
安装各种包
# 安装gfortran,后面编译过程中会用到
sudo apt-get install gfortran
# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。
sudo apt-get install libopenblas-dev
# 安装lapack,Ubuntu下对应的是liblapack-dev,和OS相关。
sudo apt-get install liblapack-dev
# 安装atlas,Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev,和OS相关。
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装numpy和scipy
- 使用pip安装numpy和scipy
- 安装pip的命令:
sudo apt-get install python-pip
- 注意:一定要在安装完lapack/blas之后,再安装numpy和scipy。否则,会出现错误
no lapack/blas resources found
- 安装numpy和scipy的命令如下所示。
# 安装numpy
sudo pip install numpy
# 测试numpy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import numpy;numpy.test()"
# 安装scipy
sudo pip install scipy
# 测试scipy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import scipy;scipy.test()"
安装线性计算库、numPy和sciPy的编译方法(推荐)
编译安装OpenBlas
- 为什么安装OpenBLAS?因为OpenBLAS的速度比atlas快。速度对比请参考:《Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS》
- 下载OpenBLAS。github下载地址
- 安装OpenBLAS
tar -zxvf OpenBLAS**.tar.gz
cd OpenBLAS***
make -FC gfortran #需要已经安装gfortran
make install # 安装在/opt/OpenBLAS/目录下
安装numPy
- 下载numPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
- 安装numPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装sciPy
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
- BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)是基础线性代数子程序库,里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序;
- LAPACK (Linear Algebra PACKage)包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题,如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等;
- ATLAS是python下的一个线性代数库,是基于另外两个线性代数库BLAS和lapack的;
- NumPy提供了一个在python中做科学计算的基础库,它重在数值计算,甚至可以说是用于多维数组处理的库;
- SciPy是基于numpy,提供了一个在python中做科学计算的工具集,也就是说它是更上一个层次的库;
- Theano则是基于NumPy以及SciPy的一个更高级的用于科学计算的库。
相关库的关系
- 要安装Theano,就需要先安装好numpy和scipy;
- 要安装numpy和scipy,就需要ATLAS;
- 要安装ATLAS,就需要安装BLAS和LAPACK;
相关库的安装顺序
- 安装顺序:
BLAS → LAPACK → ATLAS → numpy → scipy → Theano
检查numpy和scipy是否通过测试
- 说明:如果你的numpy和scipy是通过
apt-get
安装的,那么它们的单元测试可能会通不过!!!(我在安装过程中没有通过测试,scipy出现了Error)
- 如果numpy或scipy不能通过测试,就需要卸载,然后重新按照本文介绍的顺序安装。
# 检查numpy是否通过测试
python -c "import numpy;numpy.test()"
-
如果numpy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
-
如果scipy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
-
注意:scipy很可能会出现测试错误,比如我安装过程中出现下图所示的错误。
卸载numpy和scipy
# 卸载numpy
sudo apt-get remove python-numpy
# 卸载scipy
sudo apt-get remove python-scipy
安装各种包
# 安装gfortran,后面编译过程中会用到
sudo apt-get install gfortran
# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。
sudo apt-get install libopenblas-dev
# 安装lapack,Ubuntu下对应的是liblapack-dev,和OS相关。
sudo apt-get install liblapack-dev
# 安装atlas,Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev,和OS相关。
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装numpy和scipy
- 使用pip安装numpy和scipy
- 安装pip的命令:
sudo apt-get install python-pip
- 注意:一定要在安装完lapack/blas之后,再安装numpy和scipy。否则,会出现错误
no lapack/blas resources found
- 安装numpy和scipy的命令如下所示。
# 安装numpy
sudo pip install numpy
# 测试numpy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import numpy;numpy.test()"
# 安装scipy
sudo pip install scipy
# 测试scipy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import scipy;scipy.test()"
安装线性计算库、numPy和sciPy的编译方法(推荐)
编译安装OpenBlas
- 为什么安装OpenBLAS?因为OpenBLAS的速度比atlas快。速度对比请参考:《Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS》
- 下载OpenBLAS。github下载地址
- 安装OpenBLAS
tar -zxvf OpenBLAS**.tar.gz
cd OpenBLAS***
make -FC gfortran #需要已经安装gfortran
make install # 安装在/opt/OpenBLAS/目录下
安装numPy
- 下载numPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
- 安装numPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装sciPy
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
- 安装顺序:
BLAS → LAPACK → ATLAS → numpy → scipy → Theano
检查numpy和scipy是否通过测试
- 说明:如果你的numpy和scipy是通过
apt-get
安装的,那么它们的单元测试可能会通不过!!!(我在安装过程中没有通过测试,scipy出现了Error)
- 如果numpy或scipy不能通过测试,就需要卸载,然后重新按照本文介绍的顺序安装。
# 检查numpy是否通过测试
python -c "import numpy;numpy.test()"
-
如果numpy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
-
如果scipy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
-
注意:scipy很可能会出现测试错误,比如我安装过程中出现下图所示的错误。
卸载numpy和scipy
# 卸载numpy
sudo apt-get remove python-numpy
# 卸载scipy
sudo apt-get remove python-scipy
安装各种包
# 安装gfortran,后面编译过程中会用到
sudo apt-get install gfortran
# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。
sudo apt-get install libopenblas-dev
# 安装lapack,Ubuntu下对应的是liblapack-dev,和OS相关。
sudo apt-get install liblapack-dev
# 安装atlas,Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev,和OS相关。
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装numpy和scipy
- 使用pip安装numpy和scipy
- 安装pip的命令:
sudo apt-get install python-pip
- 注意:一定要在安装完lapack/blas之后,再安装numpy和scipy。否则,会出现错误
no lapack/blas resources found
- 安装numpy和scipy的命令如下所示。
# 安装numpy
sudo pip install numpy
# 测试numpy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import numpy;numpy.test()"
# 安装scipy
sudo pip install scipy
# 测试scipy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import scipy;scipy.test()"
安装线性计算库、numPy和sciPy的编译方法(推荐)
编译安装OpenBlas
- 为什么安装OpenBLAS?因为OpenBLAS的速度比atlas快。速度对比请参考:《Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS》
- 下载OpenBLAS。github下载地址
- 安装OpenBLAS
tar -zxvf OpenBLAS**.tar.gz
cd OpenBLAS***
make -FC gfortran #需要已经安装gfortran
make install # 安装在/opt/OpenBLAS/目录下
安装numPy
- 下载numPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
- 安装numPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装sciPy
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
apt-get
安装的,那么它们的单元测试可能会通不过!!!(我在安装过程中没有通过测试,scipy出现了Error)# 检查numpy是否通过测试
python -c "import numpy;numpy.test()"
如果numpy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
如果scipy通过测试,会出现如下图所示的结果。注意最后一行errors=0 failures=0。如果没有通过测试,需要卸载并重新安装。
注意:scipy很可能会出现测试错误,比如我安装过程中出现下图所示的错误。
# 卸载numpy
sudo apt-get remove python-numpy
# 卸载scipy
sudo apt-get remove python-scipy
安装各种包
# 安装gfortran,后面编译过程中会用到
sudo apt-get install gfortran
# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。
sudo apt-get install libopenblas-dev
# 安装lapack,Ubuntu下对应的是liblapack-dev,和OS相关。
sudo apt-get install liblapack-dev
# 安装atlas,Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev,和OS相关。
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装numpy和scipy
- 使用pip安装numpy和scipy
- 安装pip的命令:
sudo apt-get install python-pip
- 注意:一定要在安装完lapack/blas之后,再安装numpy和scipy。否则,会出现错误
no lapack/blas resources found
- 安装numpy和scipy的命令如下所示。
# 安装numpy
sudo pip install numpy
# 测试numpy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import numpy;numpy.test()"
# 安装scipy
sudo pip install scipy
# 测试scipy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import scipy;scipy.test()"
安装线性计算库、numPy和sciPy的编译方法(推荐)
编译安装OpenBlas
- 为什么安装OpenBLAS?因为OpenBLAS的速度比atlas快。速度对比请参考:《Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS》
- 下载OpenBLAS。github下载地址
- 安装OpenBLAS
tar -zxvf OpenBLAS**.tar.gz
cd OpenBLAS***
make -FC gfortran #需要已经安装gfortran
make install # 安装在/opt/OpenBLAS/目录下
安装numPy
- 下载numPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
- 安装numPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装sciPy
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
# 安装gfortran,后面编译过程中会用到
sudo apt-get install gfortran
# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。
sudo apt-get install libopenblas-dev
# 安装lapack,Ubuntu下对应的是liblapack-dev,和OS相关。
sudo apt-get install liblapack-dev
# 安装atlas,Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev,和OS相关。
sudo apt-get install libatlas-base-dev
- 使用pip安装numpy和scipy
- 安装pip的命令:
sudo apt-get install python-pip
- 注意:一定要在安装完lapack/blas之后,再安装numpy和scipy。否则,会出现错误
no lapack/blas resources found
- 安装numpy和scipy的命令如下所示。
# 安装numpy
sudo pip install numpy
# 测试numpy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import numpy;numpy.test()"
# 安装scipy
sudo pip install scipy
# 测试scipy
# 测试通过才能进行下一步~~
python -c "import scipy;scipy.test()"
安装线性计算库、numPy和sciPy的编译方法(推荐)
编译安装OpenBlas
- 为什么安装OpenBLAS?因为OpenBLAS的速度比atlas快。速度对比请参考:《Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS》
- 下载OpenBLAS。github下载地址
- 安装OpenBLAS
tar -zxvf OpenBLAS**.tar.gz
cd OpenBLAS***
make -FC gfortran #需要已经安装gfortran
make install # 安装在/opt/OpenBLAS/目录下
安装numPy
- 下载numPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
- 安装numPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装sciPy
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
- 为什么安装OpenBLAS?因为OpenBLAS的速度比atlas快。速度对比请参考:《Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS》
- 下载OpenBLAS。github下载地址
- 安装OpenBLAS
tar -zxvf OpenBLAS**.tar.gz
cd OpenBLAS***
make -FC gfortran #需要已经安装gfortran
make install # 安装在/opt/OpenBLAS/目录下
安装numPy
- 下载numPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
- 安装numPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装sciPy
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
tar -zxvf numpy***.tar.gz
cd numpy***
cp site.cfg.example site.cfg
vi site.cfg
#将以下4行去掉注释。【101行--104行】
#[openblas]
#libraries = openblas
#library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
#include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
- 下载sciPy 。github 豆瓣镜像
- 解压下载包,并配置OpenBLAS。
tar -zxvf scipy***.tar.gz
cd scipy***
# 将numPy**中的配置文件复制到此处
cp ../numpy**/site.cfg.example ./site.cfg
- 安装sciPy。
sudo python setup.py config
sudo python setup.py build
sudo python setup.py install
安装其它库
- 为了安装Theano,最后还需要安装一些库,可以参考官方教程
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
安装Theano
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-nose
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
- 前面的操作如果没有出现错误,就可以开始安装Theano了。命令如下所示。
# 安装Theano
sudo pip install Theano
# 测试Theano
python -c "import theano;theano.test()"
引用
- ATLAS + NumPy + SciPy + Theano 的Python科学计算环境搭建
- Compiling numpy with OpenBLAS integration
- 官方安装教程
- http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
- http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
- http://www.scipy.org/scipylib/building/linux.html#installation-from-source
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