深层学习库包Theano、Lasagne、TensorFlow在Ubuntu支持(2)

Lasagne是写在Theano之上的库包，可以使用户更简单的使用深层学习训练
这里将要安装的是Lasagne 0.2.dev1版本，直接执行
>conda install -c lasagne

教程

这里有Lasagne tutorial 和 Lasagne tutorial2的简单ipython教程

TensorFlow

TensorFlow是由Google开源的深层学习包，在概念上和Theano十分相似，都是生成并可自动求导，虽然表达上比Theano简洁了一些，但对于模型结构的控制能力不如Theano。当前的GPU版本还在显存占用方便有问题。总体来说十分“年轻”。但是拥有强大的公司背景。使人十分期待未来发布的版本。

安装 CPU only

>pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

GPU enabled

>pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

遇到如下问题时
Cannot remove entries from nonexistent file /usr/local/bin/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/easy-install.pth
执行，删除后setuptools再运行
>conda remove setuptools

GPU环境变量设置

>export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
>export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

简单测试 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow!

a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) print(sess.run(a + b))

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期间你将会看到类似的信息

Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 980 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0)

TensorBoard

比较人性化的地方是工具可以自动生成如下的交互界面，允许用户更好的追踪数据和分析自己所建的模型

追踪数据

分析模型

教程

还有很多教程可以参考官网