最近就要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)了，怎么能沒(méi)有一個(gè)合適的開(kāi)發(fā)環(huán)境呢？

那么，開(kāi)始吧

系統(tǒng)方面我選擇了Ubuntu GNOME 16.04版本，因?yàn)樵赨buntu中進(jìn)行配置相對(duì)于紅帽系要方便一些。畢竟誰(shuí)也不想正在愉快的敲代碼時(shí)，突然蹦出一堆兼容性問(wèn)題吧。況且，Ubuntu還可以用網(wǎng)易云音樂(lè)_..當(dāng)然，在紅帽系的系統(tǒng)中的配置過(guò)此應(yīng)該也比較相似。

安裝系統(tǒng)很簡(jiǎn)單，在圖形界面下一路順風(fēng)，裝好之后就進(jìn)入酷炫的Gnome界面了

Ubuntu

安裝python科學(xué)計(jì)算環(huán)境(Anaconda)

我個(gè)人選擇軟件就一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：省心～ 而幫用戶解決了不少依賴問(wèn)題的Anaconda自然是我的菜。我選用的是2.7版本，3.5版本的當(dāng)然也是可用的。進(jìn)入https://www.continuum.io/downloads 下載最新版本的Anaconda即可。

下載好Anaconda2-4.1.1-Linux-x86_64.sh之后(由于時(shí)間問(wèn)題，文件名可能會(huì)有變化)，Ctrl+Alt+T打開(kāi)命令行，并輸入

sudo bash Anaconda2-4.1.1-Linux-x86_64.sh

然后輸入密碼、一路回車(chē)，安裝就完成了。不過(guò)這時(shí)的IDE，也就是spyder只能通過(guò)命令行啟動(dòng)，而不在軟件列表中。不妨再將這個(gè)模塊安裝一遍：

sudo apt-get install spyder

Spyder

安裝深度學(xué)習(xí)框架Theano + Keras

這兩個(gè)包的安裝過(guò)程沒(méi)有什么特別的，直接用pip安裝就好了：

sudo pip install theano

sudo pip install keras

安裝結(jié)束后不妨進(jìn)入python，試一試這兩個(gè)包能否成功import進(jìn)來(lái)。

安裝深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow

說(shuō)到深度學(xué)習(xí)，怎么能不談現(xiàn)在紅得發(fā)紫的TensorFlow呢？

Anaconda下安裝TensorFlow也相對(duì)簡(jiǎn)單，按照官方文檔一路前進(jìn)即可：

conda create -n tensorflow python=2.7

source activate tensorflow

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

source deactivate

以上步驟安裝的所僅使用CPU的TensorFlow，如果要安裝GPU加速版本的，則需要提前安裝好Cuda Toolkit 7.5 和 cuDNN v4.

陳政/arc001 原創(chuàng)作品轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于python的系统构建_搭建一个基于python的深度学习环境的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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