本篇文章介绍如何安装Theano 及Keras， Tensorflow深度学习的框架在windows环境上，并快速的使用Keras的内建范例来执行人工神经网络的训练。...各深度学习的框架各有它的优缺点，有许多文章已做过类似的分析，在此我不会对这部分着墨太多，只会叙述自己之前安装的一些经验来提供大家参考，特别如果是要在windows环境上使用，并且具有NVIDIA CUDA...但对于Linux环境不熟的人，使用windows环境仍然有它方便性存在，而对于Python程序语言来说，其程序码在Linux环境或windows环境做切换是很容易的，当然Theano ，Keras，Tensorflow...接下来开始正式介绍如何在一般常见的笔电上建构这个环境，在一般的笔电上也可以使用GPU加速训练人工神经网络的快感。...在windows环境里，VS2015会是用来编译CUDA的工具。
前方预警：windows的坑太多了，抛弃用linux吧 安装theano，提前清空自己的python环境吧，坑太多了，anaconda会自动安装path 一，首先安装python包管理anaconda...之后还得 conda install matplotlib 二，安装mingw 查看所有软件包：conda list 安装命令： conda install mingw libpython MinGW等文件夹会自动装到...anaconda下面 在cmd的home目录中新建 .theanorc.txt 文件（注意名字中的“.”）...,根据自己安装MinGW的路径写上MinGW的路径 .theanorc.txt如下： [blas] ldflags=-lblas #这里必须写上，不然有找不到文件的错误 [gcc] cxxflags...= -ID:\xxxx\MinGW #这里写上自己的MinGW路径 三，安装theano pip install theano #注意一定要使用anaconda的pip 至此简单步骤就结束了 阅读安装文档地址
在临时工作目录中，复制python27.dll（位于C:\\Windows\\System32）以及python27.def。...在临时工作目录中，复制python27.dll（位于C:\\Windows\\System32）以及python27.def。...在临时工作目录中，复制python27.dll（位于C:\\Windows\\System32）以及python27.def。...Theano可以配置一个.theanorc文本文件（或.theanorc.txt，以您在Windows下更容易创建）。它应该放在%USERPROFILE%变量??指向的目录中。...Theano可以配置一个.theanorc文本文件（或.theanorc.txt，以您在Windows下更容易创建）。它应该放在%USERPROFILE%变量??指向的目录中。
ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\1_Utilities\deviceQuery 直接在vs2015运行 deviceQuery.cpp，可以看到自己的显卡设备信息...如何查看已安装的库 打开 Anaconda Command Prompt ,在命令提示符窗口中输入以下命令：`pip list` 或者`conda list`， 其中，`pip list` 只能查看库，...而 `conda list` 则可以查看库以及库的版本 1....keras pip install keras 如果想使用ipython，需要在新的环境下安装ipyhon conda install ipython 配置Theano 在个人主文件夹下新建一个...“.theanorc.txt”的文档，例如我的在C:\Users\lee，该文档如何配置参考http://deeplearning.net/software/theano/library/config.html
当它计算在第9行中定义的输出时： v1·v0 + v2 直观地，TheanoFunction将执行的计算是： 2.0·1.0 + 0.5 = 2.5 通过执行此代码，将看到预期的输出2.5。...运行使用Theano的代码时，此命令将允许使用GPU。因为不使用Windows，所以不确定如何在Windows中使用GPU执行代码。...我们将使用Theano来创建和计算S型函数。Matplotlib绘制我们函数的输出。最后，我们将使用NumPy创建输入。...实际上，这是在S型函数中发现的“ s”形曲线： ? 结论 在本教程中，了解了如何安装Theano以及如何构建使用它的简单代码。...然后看到了如何执行使用Theano的python脚本，该脚本在计算机的GPU上执行，从而可以大大提高项目的性能。
Keras 是一个完全基于 python 的框架，它使调试和探索变得容易。 Keras 被用在哪里？...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成：能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU：比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分：Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成：比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证：检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？...Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。...python 中的 10 大顶级 机器学习库的介绍就到这里啦，希望本文能够帮助你开始学习 python 中可用的库。
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学习 Python 使程序员能够专注于解决问题，而不是专注于语法，其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。 1) IDLE ? 安装 Python 时，默认情况下也会安装 IDLE。...这使得在 Python 中入门变得非常简单。...它的主要功能包括Python shell 窗口（交互式解释器）、跨平台（Windows、Linux、UNIX、Mac OS X）、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器...theano会对我们的程序进行编译，使其高效运行于GPU或CPU，它非常适合深度学习Python。...它提供简单又常用的导航（navigating），搜索以及修改剖析树的操作,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式,简单的说，它可以大大节省你的编程时间 7) Pandas ?
此外，在Caffe中图层需要使用C++定义，而网络则使用Protobuf定义。 CNTK 由深度学习热潮的发起演讲人创建,目前已经发展成一个通用的、平台独立的深度学习系统。...在CNTK中，网络会被指定为向量运算的符号图，运算的组合会形成层。CNTK通过细粒度的构件块让用户不需要使用低层次的语言就能创建新的、复杂的层类型。...在TensorFlow和Theano中时域卷积可以通过conv2d来实现，但这样做有点取巧；Torch通过时域卷积的本地接口使得它的使用非常直观。...Torch Torch运行在LuaJIT上，与C++、C#以及Java等工业语言相比速度非常快，用户能够编写任意类型的计算，不需要担心性能，唯一的问题就是Lua并不是主流的语言。...虽然对大的模型其Python开销并不大，但它的限制摆在那，唯一的亮点就是它跨平台，模型能够部署到Windows环境上。
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。...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。...以下步骤描述如何确保您正在使用这些软件包的MacPorts版本。 为了使用MacPorts版本的Python，你可能需要使用sudo port select python python27显示选择它。...这包括在MacPorts安装过程中，但请确保你的PATH环境变量包含/opt/local/bin和/opt/local/sbin MacPorts不会自动创建指向MacPorts版本的nosetests...这包括在MacPorts安装过程中，但请确保你的PATH环境变量包含/opt/local/bin和/opt/local/sbin MacPorts不会自动创建指向MacPorts版本的nosetests
这些应用程序允许用户在不需要编写任何代码或具备编码知识的情况下使用神经网络。 Caffe支持Windows和Mac OS x等操作系统，还部分支持多GPU训练。 Caffe2 ?...在某些情况下，你可能希望使用现有的模型，跳过整个“学习”的步骤，在尝试训练你自己的模型之前，就熟悉深度学习是如何的实用和有效。...它帮助用户定义和计算数学表达式，包括多维数组。 Theano的特性包括与NumPy的集成、符号微分(symbolic differentiation)和动态C代码生成。...它基于Lua脚本，支持Android、Windows、iOS和Mac OS X等平台。 不过，现在有了一个比Torch更好的选择，那就是接下来介绍的PyTorch。 PyTorch ?...PyTorch 1.0包含一系列工具、库、预训练的模型和各个开发阶段的数据集，使社区能够大规模地快速创建和部署新的AI创新。
Keras 是一个完全基于 python 的框架，它使调试和探索变得容易。 Keras 被用在哪里？...在遇到 NaN 值和其他规范值时不会产生错误。 LightGBM 被用在哪里？ 这个库提供了高度可扩展、优化和快速的梯度增强实现，这使得它在机器学习开发人员中很受欢迎。...所有上述库中额每一个都可以执行不同的任务。 Eli5 被用在哪里？...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成：比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证：检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？...Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。
延伸阅读： 从Theano到Lasagne：基于Python的深度学习的框架和库 由于这些库默认使用的不是Domino硬件，所以你需要创建一个requirements.txt文件，该文件内容如下： ?...要做到这一点，我们需要在我们的工程目录中新建一个.theanorc文件，该文件内容如下： ? 这个.theanorc文件必须放置在主目录中。...上面的代码会在主目录创建了一个空的.theanorc文件，然后复制我们项目目录下的.theanorc文件内容到该文件中。...从侧面来说，这个接口使得它很容易建立深层网络。如果我们想要添加第二个隐藏层，我们所需要做的就是把它添加到图层参数中，然后在新增的一层中指定多少个神经元。 ?...建立卷积神经网络的所有代码都可以在ConvolutionNN.py这个 文件中找到。 最后，正如你所看到的，使用GPU训练的深度神经网络会加快运行加速，在这个项目中它提升的速度在3倍到15倍之间。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。...[1] 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。...Yes Yes Yes 积极发展 Yes Yes Yes 软件 Theano Torch Wolfram Mathematica 创建者 Université de Montréal Ronan...与其他格式比较 自包含 DNN 模型 预处理和后处理 用于调整和校准的运行时配置 款模型互连 通用平台 TensorFlow, Keras, Caffe, Torch, ONNX, 算法训练 No 没有/单独的文件在大多数格式...No No No Yes ONNX 算法训练 Yes 没有/单独的文件在大多数格式 No No No Yes ---- 本文：https://pub.intelligentx.net/wikipedia-comparison-deep-learning-software
Theano大部分代码是使用Cython编写，Cython是一个可编译为本地可执行代码的Python方言，与仅仅使用解释性Python语言相比，它能够使运行速度快速提升。...最重要的是，很多优化程序已经集成到Theano库中，它能够优化你的计算量并让你的运行时间保持最低。 如果速度的提升还不能满足你，它还内置支持使用CUDA在GPU上执行那些所有耗时的计算。...所有的这一切仅仅只需要修改配置文件中的标志位即可。在CPU上运行一个脚本，然后切换到GPU，而对于你的代码，则不需要做任何变化。...目前它支持并提供的功能有： 构建参数化Theano运算，称之为“bricks”。 在大型模型中使用模式匹配来选择变量以及“bricks”。 使用算法优化模型。 训练模型的保存和恢复。...在训练过程中检测和分析值（训练集以及测试集）。 图形变换的应用，如dropout。
或者我们有一个歌曲列表，把它给模型运行，模型将显示它认为用户可能会喜欢的歌曲。 考虑你有什么数据（例如，用户收听歌曲的历史记录和用户配置文件信息）。 考虑可能相关的要素：用户年龄（可能相关？）...还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？ 你希望框架具有监控功能吗？...它包含到各种Ops实例的链接，以及操作需要输出哪个操作以及附加信息的关系。不同的框架有不同的方式实现。...例如Theano和MXNet都是以隐式处理的方式在编译中由表达式向计算图过渡。而Caffe则比较直接，可以创建一个Graph对象，然后以类似Graph.Operator(xxx)的方式显示调用。...类似地，不是运行以高级语言编写的图，而是在C中生成用于网络的相应代码，并且其被编译和执行。它的代码存储在每个Ops中，并且可以在编译阶段合并在一起。
我把Caffe放在这个列表的原因是它几乎被应用在各个方面。你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案，建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。...事实上，大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano，使自己变得更加便利。 不要误会我的意思，我爱Theano，我只是不喜欢用Theano编写代码。...Mxnet库真正出色的是分布式计算，它支持在多个CPU / GPU机训练你的网络，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。...在PyImageSearch大师的课程中，我创建了21节课包括256页的神经网络、深度信念网络 和卷积神经网络教程，可以让你轻松快速的学到这些内容。...虽然mxnet可能需要更多一点的代码来构建和培养网络，但它能够轻松高效地将培养任务分配到多个GPU中。如果你在一个多GPU系统或环境中，并希望充分利用这个环境，那就肯定要试一试mxnet。
所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。...它跨平台运行，并包含 Windows 端口。Caffe 支持 C++、Matlab 和 Python 编程接口。...期待不久之后能看到 Caffe 2 超越 Caffe，就像它宣称的那样在深度学习社区流行。...此外，像 TensorFlow 和 Theano 一样，CNTK 有丰富的细粒度的网络层构建。构建块（操作）的细粒度使用户不需要使用低层次的语言（如 Caffe）就能创建新的复杂的层类型。...非开源 随着深度学习的不断发展，我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。
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