Python深度学习库theano安装的吐血经历

Theano是一个Python库，可以在CPU或GPU上运行快速数值计算。 这是Python深度学习中的一个关键基础库，你可以直接用它来创建深度学习模型或包装库，大大简化了程序。

报错啊！theano依赖numpy和scipy，numpy已经安装过了，现在要来安装scipy。

SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。 SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。与其功能相类似的软件还有MATLAB、GNU Octave和Scilab。

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 依然从这里下载

再次运行 pip install theano

安装完成了！

据说nose是一个比较牛逼的单元测试框架，下图表示安装完成。

以为可以爽快的来一波了！报错了哦！

下面来安装一下g++吧！ https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/latest/download

安装完成后运行一下代码：

还是报错啊！好像libpython没有安装，可是找不到libpython3.6版本的！

还是放弃自己折腾吧！直接使用anaconda。

Anaconda 是一种Python语言的免费增值 开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。

安装完成之后，基本就包含了大部分的外部库。当然，还是没有theano，所以还是打开Anaconda命令行吧！

都安装好了，测试一把吧！还是报错！

需要BLAS，需要libpython，可是没有3.6版本的libpython！无解了么？

看了一眼Theano安装建议！一口老血喷向了屏幕！不支持3.6版本的Python！估计是因为没有3.6版本的libpython。。。

BLAS是一个应用程序接口标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库。该程序集最初发布于1979年，并用于创建更大的数值程序包。在高性能计算领域，BLAS被广泛使用。例如，LINPACK的运算成绩则很大程度上取决于BLAS中子程序DGEMM的表现。

据说第三方numpy库，如果不是通过pip自动安装，而是自己去下载numpy的话会自带BLAS，ATLAS等。去下载吧！

嗯，下载完成安装成功！但是theano.test()的报错，只是错误不太一样！

既然不支持3.6版本的，就不折腾了吧！

唯有果断开工，才能战胜心魔。

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