ubuntu系统theano和keras的安装方法

1. Theano和Keras简介

Theano是一个基于Python开发的数值计算库，可以用于高效地定义、优化和求值数学表达式，特别适用于深度学习领域。而Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级神经网络库，可以以简洁的方式实现各种深度学习模型。

2. Theano和Keras的安装

2.1 安装Theano

要在Ubuntu系统上安装Theano，可以按照以下步骤进行：

sudo apt-get install python-numpy python-scipy

sudo apt-get install python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano

安装完成后，可以使用以下命令来验证Theano是否安装成功：

python -c "import theano; theano.test()"

重要提示：为了在Theano使用中不出现警告信息，建议在~/.theanorc文件中添加以下内容：

[global]

floatX = float32
device = cpu

2.2 安装Keras

在安装Keras之前，需要确保已经安装了Python的pip包管理工具。然后按照以下步骤安装Keras：

sudo pip install keras

安装完成后，可以使用以下命令来验证Keras是否安装成功：

python -c "import keras; print(keras.__version__)"

3. 使用Theano和Keras

3.1 使用Theano

在使用Theano之前，我们需要编写一个Python脚本，例如"theano_test.py"，并添加以下代码：

import theano

from theano import tensor
# Define symbolic variables
a = tensor.dscalar()
b = tensor.dscalar()
# Define symbolic expression
c = a + b
# Compile function
f = theano.function([a, b], c)
# Evaluate function
result = f(1.5, 2.5)
print(result)

通过运行该脚本，可以得到输出结果：

4.0

3.2 使用Keras

使用Keras构建和训练深度学习模型非常方便。以下是一个简单的例子，使用Keras在MNIST数据集上训练一个简单的神经网络模型：

import keras

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
# Load the MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# Preprocess the data
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# Define the model
model = Sequential()
model.add(Dense(units=512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# Compile and train the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
# Evaluate the model
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

通过运行该脚本，可以在训练结束后得到测试集上的准确率等信息。

4. 总结

通过以上步骤，我们成功安装并使用了Theano和Keras。这两个库在深度学习领域具有强大的功能和易用性，可以帮助我们快速构建和训练各种深度学习模型。