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深度学习框架keras模块安装

标签:
Java Python

安装环境:

Win10(64位)python3.6

1. Keras 介绍

Keras(http://keras.io/)是一个基于Theano或TensorFlow作为后端的深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库。因此,Keras在结构上是极度简化、便于设计的深度学习第三方库。基于Python整合多种后端开发,充分发挥了GPU和CPU运算能力。其开发目的是利用快速原型的方法设计基于深度学习的各种实验。适合前期的网络原型设计、支持卷积网络和递归网络及两者整合的结果、支持任意的连接范式、能够在GPU和CPU上无缝连接运行。
Keras的源代码可以从https://github.com/keras-team/keras下载。

2. Keras 的安装

由于Keras不是独立的深度学习(DL)算法包,其安装必须依赖于后端系统的安装,特别是对GPU的支持,因此其安装并非那么简单。在windows系统下,需要事先安装Theano开发包,并使Theano支持GPU运算。
关于Theano的安装参考Theano官方网站的安装教程,网址是: http://deeplearning.net/software/theano/install.html


安装步骤拆分如下:


g++下载与安装:

  • (1).下载mingw
    首先打开网址: http://www.mingw.org/


    直接点击右上方的 Download Installer 即可下载


    在打开的新页面会提示我们等待几秒秒后将开始下载

  • (2). 安装
    下载的安装软件相当地小,只有几十K。这是因为我们下载的只是一个包管理器,包管理器安装后才能继续安装编译器等组件。
    注意,整个安装过程都是在线的,因此不要断开网络。
    首先打开安装程序,按照提示,以默认选项进行安装即可。



    包管理器安装完成后将弹出这个界面:



    找到 mingw32-gcc-g++(注意: class属性要为bin),右键、点击Mark for Installation
    然后点击左上角的 Installation 菜单中的 Apply changes 选项,管理器将开始在线安装或更新被选中的组件。
    安装完成后关闭包管理器,如果由于某种原因安装未能成功,在退出程序前程序将给予提示,选择 review changes 选项重新安装即可。

  • (3). 配置环境变量
    打开此电脑 -> 右击、属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量。



    找出列表中的Path选项,选中后点击编辑 -> 新建


C:\MinGW\bin  # 如果安装时路径选则的不是C盘,就填写自己选则的目录,但一定要定位到bin文件夹

点击确定,重启电脑,完成环境变量的配置。

  • (4). 检查是否安装成功
    打开命令行(点击开始菜单 -> 运行,输入cmd.exe后确定),输入

g++ -v

测试 g++ 的版本,如果得到的结果与下面的结果类似,不是没有这种命令或文件的提示之类的话,就说明安装成功。



也可以输入测试 gcc 的版本。

gcc -v


另一种更简单的方式是直接输入

g++

如果得到的结果为



以上均说明成功安装了编译器,mingw 的安装就完成了。

Anaconda的安装和简单使用

Anaconda安装过程简单易懂,不做详细赘述,可参考:
https://jingyan.baidu.com/article/ed15cb1bb7b8431be2698162.html

通过Conda进行需求安装(推荐)

conda install numpy scipy mkl-service libpython <m2w64-toolchain> <nose> <sphinx> <pydot-ng> <git>

注意:

  • <...>之间的参数是可选的。

  • m2w64-toolchain 软件包提供了GCC的完全兼容版本,因此强烈建议使用。

  • git 包通过conda安装git源代码控制,这是开发版本的Theano和libgpuarray所必需的

安装并配置GPU驱动程序(推荐)(vs2013+cuda7.5环境搭建)

选择安装cuda7.5,cuda7.5最高仅支持Visual Studio 2013

  • (1). 安装vs2013
    安装包:https://pan.baidu.com/s/1SWC6fKlKZMPIg5qZZq4cVg 密码:n8sq
    解压安装一路默认下一步即可。

  • (2). 下载cuda7.5源文件
    下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/
    选择点击 Legacy Releases:


    选择CUDA7.5


    选择win10版本安装,如图所示


    下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下,你也可以更改安装目录,

  • (3). 配置环境变量
    打开此电脑 -> 右击、属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量。
    cuda7.5安装完成之后在系统环境变量中自动配置了两个系统变量
    CUDA_PATH:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5
    CUDA_PATH_V7_5:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5
    但是为了之后的vs2013的配置做准备我们需要在配置五个系统变量
    CUDA_BIN_PATH:%CUDA_PATH%\bin
    CUDA_LIB_PATH:%CUDA_PATH%\lib\Win32
    CUDA_SDK_BIN:%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win64
    CUDA_SDK_LIB:%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
    CUDA_SDK_PATH:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5
    在系统环境变量path后新建添加如下内容
    %CUDA_LIB_PATH%
    %CUDA_BIN_PATH%
    %CUDA_SDK_LIB_PATH%
    %CUDA_SDK_BIN_PATH%

  • (4). 测试是否成功
    进入cmd,输入nvcc -V命令,如图所示,表示cuda7.5安装成功。


安装Theano

使用anaconda,可以直接安装theano和pygpu。Libgpuarray将自动安装为pygpu的依赖项。

conda install theano pygpu  # theano()和pygpu()的最新conda软件包目前不支持Python 3.4分支 >= 0.9 >= 0.6*

安装keras

conda install keras

以上,keras在 Win10,python3.6 环境下配置安装完成。


作者:玖月初识
链接:https://www.jianshu.com/p/4db6955fcb96

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