1. 常用软件包:

Theano
Pylearn2
scikit-neuralnetwork

Caffe

Deeplearning4j

Torch

http://deeplearning.net/software_links/

  1. 环境配置

Linux: Ubuntu

Eclipse

PyDev

Python

CUDA

GPU: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

  1. 神经网络算法 (neural networks)

http://www.maiziedu.com/course/python/373-3811/
12, 14, 15

  1. scikit-learn

http://scikit-learn.org/stable/

  1. scikit-neuralnetwork

https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork

5.1 安装dependencies:

pip install numpy scipy theano
pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package

git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
cd scikit-neuralnetwork; python setup.py develop

5.2 安装scikit-neuralnetwork

pip install scikit-neuralnetwork

5.3 测试:

pip install nose
nosetests -v sknn.tests

如果出现报错: ImportError: No module named dnn

请确保更新theano:
sudo pip install theano –upgrade

5.4 MNIST数据集:
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

5.6 Demo

python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)

2.1 深度学习常用软件包和环境配置相关推荐

  1. 深度学习论文 代码复现 环境配置操作

    ***深度学习论文代码复现 前置工作 安装Ubuntu18.04 安装Nvidia显卡驱动 安装anaconda 安装CUDA与cuDNN 通过软链接的修改实现多版本CUDA间的切换 将~/.bash ...

  2. 常用软件包和环境配置(机器学习)

    1. 常用软件包: Theano Pylearn2 scikit-neuralnetwork Caffe Deeplearning4j Torch http://deeplearning.net/so ...

  3. 深度学习模型CPT的环境配置经验

    CPT code: https://github.com/fastnlp/CPT CPT paper: https://arxiv.org/pdf/2109.05729.pdf 数据预处理 https ...

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