前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Theano 中文文档 0.9 - 5.1 Ubuntu安装说明

Theano 中文文档 0.9 - 5.1 Ubuntu安装说明

作者头像
ApacheCN_飞龙
发布2022-12-01 16:12:20
8590
发布2022-12-01 16:12:20
举报
文章被收录于专栏:信数据得永生

5.1 Ubuntu安装说明

译者:Python 文档协作翻译小组,原文:Ubuntu Installation Instructions。 本文以 CC BY-NC-SA 4.0 协议发布,转载请保留作者署名和文章出处。 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(-devel-dev,具体取决于你的Linux发行版本)。

可选要求

g++python-dev> = 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
代码语言:javascript
复制
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
代码语言:javascript
复制
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
代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
<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:

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
<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:

代码语言:javascript
复制
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。
  • -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

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过系统包安装先决条件(不推荐)

如果你想通过你的系统包获取需求并在系统范围内安装它们,请按照以下说明进行操作:

对于Ubuntu 16.04与cuda 7.5

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano

# cuda 7.5 don't support the default g++ version. Install an supported version and make it the default.
sudo apt-get install g++-4.9

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc

sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

# Work around a glibc bug
echo -e "\n[nvcc]\nflags=-D_FORCE_INLINES\n" >> ~/.theanorc

对于Ubuntu 11.10到14.04:

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git

在14.04,这将默认安装Python 2。如果你想使用Python 3:

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-dev python3-pip python3-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip3 install Theano

对于Ubuntu 11.04:

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ git libatlas3gf-base libatlas-dev

手动Openblas安装(已弃用)

一些较旧的Ubuntu版本中包含的openblas仅限于2个线程。Ubuntu 14.04没有这个限制。如果你想同时使用更多的内核,你需要自己编译。这里是一些代码,将帮助你。

代码语言:javascript
复制
# remove openblas if you installed it
sudo apt-get remove libopenblas-base
# Download the development version of OpenBLAS
git clone git://github.com/xianyi/OpenBLAS
cd OpenBLAS
make FC=gfortran
sudo make PREFIX=/usr/local/ install
# Tell Theano to use OpenBLAS.
# This works only for the current user.
# Each Theano user on that computer should run that line.
echo -e "\n[blas]\nldflags = -lopenblas\n" >> ~/.theanorc

稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano:

代码语言:javascript
复制
<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:

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
<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:

代码语言:javascript
复制
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。
  • -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。

通过系统包安装先决条件(不推荐)

如果你想通过你的系统包获取需求并在系统范围内安装它们,请按照以下说明进行操作:

对于Ubuntu 16.04与cuda 7.5

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano

# cuda 7.5 don't support the default g++ version. Install an supported version and make it the default.
sudo apt-get install g++-4.9

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc

sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

# Work around a glibc bug
echo -e "\n[nvcc]\nflags=-D_FORCE_INLINES\n" >> ~/.theanorc

对于Ubuntu 11.10到14.04:

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git

在14.04,这将默认安装Python 2。如果你想使用Python 3:

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-dev python3-pip python3-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip3 install Theano

对于Ubuntu 11.04:

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ git libatlas3gf-base libatlas-dev

手动Openblas安装(已弃用)

一些较旧的Ubuntu版本中包含的openblas仅限于2个线程。Ubuntu 14.04没有这个限制。如果你想同时使用更多的内核,你需要自己编译。这里是一些代码,将帮助你。

代码语言:javascript
复制
# remove openblas if you installed it
sudo apt-get remove libopenblas-base
# Download the development version of OpenBLAS
git clone git://github.com/xianyi/OpenBLAS
cd OpenBLAS
make FC=gfortran
sudo make PREFIX=/usr/local/ install
# Tell Theano to use OpenBLAS.
# This works only for the current user.
# Each Theano user on that computer should run that line.
echo -e "\n[blas]\nldflags = -lopenblas\n" >> ~/.theanorc
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2017-02-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 5.1 Ubuntu安装说明
    • 要求
      • 通过Conda安装的要求的软件包(推荐)
      • 安装和配置GPU驱动程序(推荐)
      • 通过Conda安装的要求的软件包(推荐)
      • 安装和配置GPU驱动程序(推荐)
    • 安装
      • 稳定安装
      • 安装最前沿版本(推荐)
      • 开发人员的安装
      • 通过系统包安装先决条件(不推荐)
      • 手动Openblas安装(已弃用)
      • 稳定安装
      • 安装最前沿版本(推荐)
      • 开发人员的安装
      • 通过系统包安装先决条件(不推荐)
      • 手动Openblas安装(已弃用)
相关产品与服务
GPU 云服务器
GPU 云服务器(Cloud GPU Service,GPU)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于生成式AI,自动驾驶,深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。腾讯云随时提供触手可得的算力,有效缓解您的计算压力,提升业务效率与竞争力。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档