一、Anaconda安装
anaconda集合了theano所需的基础环境。anaconda2用python2编译，能够支持pydot（theano所需要的画图的包），而anaconda3用python3编译，不能支持pydot。
二、安装theano、keras
- （一）theano
After installing Anaconda, in a terminal execute this command to install the latest Theano release:
$ pip install Theano
If you want the bleeding edge version instead execute this command:
$ pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git
检验是否安装成功：在python中输入import theano ,import keras 如果什么也不显示，那就对了。如果import theano报错，尝试安装bleeding edge version（最新但不是稳定版本的）。
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(二) pydot 和graphviz
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1.在mac 下必须用这个命令安装pydot 和graphviz，否则即使pip install pydot 或 conda install pydot 安装完后，还会报错找不到pydot。
在centos下估计也可以。
conda install --channel https://conda.anaconda.org/RMG graphviz
conda install --channel https://conda.anaconda.org/RMG pydot
- 2.在ubuntu 下：
1中的命令执行完毕，然后再执行以下命令，就可以了
sudo apt-get install python-pydot
- （三）keras
pip install keras
三、GPU运算
1.cuda安装
（1）官网下载cuda sdb安装包安装命令如下：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb`
sudo apt-get update`
sudo apt-get install cuda`
（2）永久环境变量(设置到 ~/.bashrc 不行，提示找不到nvcc)：cd 到 /etc，用sudo gedit profile打开profile这个文件，在最后（也就是某些帖子说的“适当位置”）添加
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:/lib
（3）在用户目录下新建.theanorc配置文件，设置采用GPU替代CPU进行运算：
新建配置文件
sudo vi ~/.theanorc
添加如下内容：
[global]
floatX=float32
device=gpu
[nvcc]
fastmath = True
（4）测试代码：
from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T
import numpy
import time
vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000
rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
f = function([], T.exp(x))
print(f.maker.fgraph.toposort())
t0 = time.time()
for i in xrange(iters):
r = f()
t1 = time.time()
print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))
print("Result is %s" % (r,))
if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
print('Used the cpu')
else:
print('Used the gpu')
如果输出显示 used the gpu ，则证明一切正常。
四、鸣谢
特别感谢龙哥的无私奉献！
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