深度学习常用软件包和基本环境配置

1. 常用软件包

Theano ：python编写的深度学习软件包，实现的深度学习的常用算法，优点：集成了GPU开发环境，以及CUDA工具包；缺点：开发时间比较早，代码灵活性差，模块化功能不强

Pylearn2：基于Theano，进行了模块化

scikit-neuralnetwork：scikit-learn下面的软件包，支持深度学习，集成了neuralnetwork

Caffe ：用C++编写的

Deeplearning4j :java语言编写

Torch：matlab编写

http://deeplearning.net/software_links/

2. 环境配置

Linux: Ubuntu

Eclipse

PyDev

Python

CUDA

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

3. 神经网络算法 (neural networks)

4. scikit-learn

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

5. 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

5.2 安装scikit-neuralnetwork

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

5.3 测试：

$ pip install nose
$ nosetests -V
$ nosetests -v sknn.tests

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

请确保更新theano: 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)

6 其他问题

【报错】 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' 【解决】 更改导库的方法：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import train_test_split

https://blog.csdn.net/weixin_40283816/article/details/83242083

【报错】 ImportError: No module named pandas

【解决】

$ pip install pandas