TheanoをAnacondaにインストールする方法を疑問に思うPython 2.7x64。TheanoのWebサイトには、いくつかの 指示 がありますが、Anacondaに固有のものは明確ではありません。
100%確実ではありませんが、これは最小限の命令セットかもしれませんが、GPUを使用したくない場合に限ります。 TheanoにWindowsでGPUを使用させることは、かなり難しいです。
conda update conda
。conda update --all
。conda install mingw libpython
。pip install Theano
。pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git
(その他のオプションについては、リンクされたドキュメントを参照してください)OpenMPを介したマルチスレッドサポートが必要な場合は、さらに複雑になります。
GPUサポートが必要な場合は、muchより複雑になります。
TheanoドキュメントのWindowsインストール手順は、せいぜい断片化されており、最悪の場合は非常に古くなっています。 Windowsで動作する基本以上のものが必要な場合は、自分に合ったアプローチを見つけるために道を選ぶ必要があります。
秘Theは、PYTHONの環境/ワークスペースを作成する必要があるということです。このソリューションはPython 2.7で動作しますが、執筆時点では、kerasはpython 3.5で実行できます。特に、最新のanacondaがインストールされている場合は、しばらく把握してから、KERASをインストールするために行った手順の概要をpython 3.5)で示します。
-PYTHON 3.5:の環境/ワークスペースを作成する
C:\conda create --name neuralnets python=3.5
C:\activate neuralnets
-INSTALL EVERYTHING(各行の括弧内にニューラルネットワークワークスペースがあることに注意してください)。 インストールするステップのそれぞれの依存関係を受け入れる:
(neuralnets) C:\conda install theano
(neuralnets) C:\conda install mingw libpython
(neuralnets) C:\pip install tensorflow
(neuralnets) C:\pip install keras
-IT IT OUT:
(neuralnets) C:\python -c "from keras import backend; print(backend._BACKEND)"
ワークスペースで作業したい場合は、必ずやらなければならないことを覚えておいてください。
C:\activate neuralnets
たとえば、次のようにJypiterを起動できます(この環境/ワークスペースにjypiterもインストールされている場合)。
C:\activate neuralnets
(neuralnets) jypiter notebook
次のURLでconda環境/ワークスペースの管理と作成の詳細を読むことができます: https://conda.io/docs/using/envs.html
GPUサポートの追加はそれほど複雑ではありません(直感的ではありません)
Nvidia GPU support (CUDA)
セクションから次の変更を加えます:visual studio 2013 community
をインストールしました.theanorc
はC:\Users\USERNAME
に配置する必要があります