theano专题
Python配置第三方库Theano的曲折之路
Theano是Python的一个深度学习的第三方库，今天有同学问我怎样配置。OK，既然有需求，我就花了半天时间研究它，并完成了windows下32位和64位系统下的配置。这里在配置的过程中我走了一些弯路，在这篇文章中我会将我在配置过程中遇到的问题、出现的错误、解决的方法都完整的列出来，供大家参考，并列出直接简洁的配置方法。 一、基本情况 Theano算是Python中配置相对
cuda8.0+ubuntu+theano、caffe、tensorflow环境搭建
一共3篇文章： ************************************************************************************************************************************ 第一篇GTX960ubuntu16.04、cuda8.0caffe tensorflow theano 转自：
Importing theano: AttributeError: 'module' object has no attribute 'find_graphviz'
Importing theano: AttributeError: 'module' object has no attribute 'find_graphviz' 问题： >>> import theano Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local
theano学习初步(一)
此文源于Theano官方教程，例子源于官方教程以及此处 代码和例子都收录在我的github中，求斧正，求粉求星星。 两个标量相加 代码如下 import numpyimport theano.tensor as Tfrom theano import function# 第一步，声明两个数学意义上的变量x = T.dscalar('x') # 浮点标量y = T.dscalar(
Theano学习笔记：“Optimization failure due to: constant_folding”错误
刚安装完Theano，测试了一下，报错如图： 解决方法： 可能是权限不够，加上sudo即可 sudo python test.py
Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks（ caffe、Neon、TensorFlow、Theano、Torch 之比较）
reference:http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/51810613 Preface 最近不少人问我哪个开源框架好用，我自己用过 caffe、TensorFlow、Theano、Torch，用过之后虽然有一定的感觉。但我想很多东西需要实验来具体的验证。 正好我看自己的 Mendeley 中有一篇这个文章：《Comp
theano 中出现 TypeError: 'TensorVariable' object does not support item assignment
theano 中出现 TypeError: 'TensorVariable' object does not support item assignment 在使用TensorVariable类型数据时，如果对TensorVariable类型中某个元素赋值，就可能出现上述错误。如下： TV_list1[1,2] = TV_list2[1,2]其中 TV_list1 和 TV_l
Anaconda+Tensorflow+Theano+Keras安装
本环境安装配置过程是在ubuntu14.04下进行的，具体过程如下： 1.Anaconda安装配置 ubuntu14.04的Python版本为2.7.11,下载对应的Anaconda： $ bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 注：执行以下命令进行安装，中间会遇到选项直接按回车。 2.Tensorflow安装配置 执行下面命令，准备环境 $ con
Win10 64bit 安装Theano 配置CUDA 实现GPU加速 详细步骤
一、前言 之前接触过深度学习，由于实验室台式电脑是32位且没有独显，跑深度学习这样层次复杂的模型，运算时间上非常漫长（干着急…）。这次在自己笔记本上重新折腾，配置CUDA ，通过学习网上总结的教程，不断尝试，最终安装成功。现将整个安装过程记录下来。 二、软件信息: 【1】操作系统：Win10 64bit 【2】Python环境及相关依赖包：Anaconda-2.1.0-Windows-x8
windows下安装theano
最近在学习深度学习的一些内容，需要用到深度学习的库：theano。但是theano这玩意在Linux或者mac OS 下面比较好安装，只需要先装Anaconda然后使用Python的安装命令符，pip install theano即可，但是在windows中，之前装的时候经常报错出现 no module named gof这个错误让人烦躁不已，看了一些资料，后来终于在windows下安装了the
Deep learning with Theano 官方中文教程（翻译）（四）—— 卷积神经网络（CNN）
供大家相互交流和学习，本人水平有限，若有各种大小错误，还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖，这样才能共同进步！若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/。 本文译自：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰，可以去上面的原文网址去查看。 1、动机 卷积神经网络（CNN
Windows7 X64安装Theano和NumPy等库出错问题_控控控-上ke控_新浪博客
问题： Python是一个很强大的东西！不过唯一麻烦的就是得安装一下算法库，最近安装Theano、Numpy等库,我用的是非官方的exe程序（上篇文章中讲的），安装时却发现在安装过程中一直提示“Python 2.7 is required, which was not found in the registry”。前提是我已经在我的64位机器上安装了Python2.7。
2024-04-20 问AI: 在深度学习中，什么是Theano ？Theano的优缺点是什么？
文心一言 在深度学习中，Theano是一个Python库和优化编译器的开源项目，专门用于定义、优化和评估数学表达式，特别是涉及多维数组（如numpy.ndarray）的表达式。它被视为一个较为老牌和稳定的机器学习库。Theano的核心是一个数学表达式的编译器，可以将使用NumPy语法表示的计算编译成可在CPU或GPU架构上高效运行的代码。 在深度学习的应用中，Theano主要作为深度学习框架，
theano中对图像进行convolution 运算
(1) 定义计算过程中需要的symbolic expression 1 """ 2 定义相关的symbolic experssion 3 """ 4 # convolution layer的输入，根据theano，它应该是一个4d tensor 5 input = T.tensor4(name='input') 6 # 共享权值W，它的shape为2,3,9,9 7 w_sh
theano中的concolutional_mlp.py学习
(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 1 # 导入数据集，该函数定义在logistic_sgd中，返回的是一个list 2 datasets = load_data(dataset) 3 4 # 从list中提取三个元素，每个元素都是一个tuple（每个tuple含有2个元素，分别为images数据和label数据） 5 tr
theano中的logisticregression代码学习
1 class LogisticRegression (object): 2 def __int__(self,...):3 4 #定义一些与逻辑回归相关的各种函数5 6 def method1(...):7 8 9 def method2(...):10 11 def load_data(dataset):12 # 如何从硬盘中将数据导入到内存
theano 安装graphviz
直接使用 pip install 安装pydot、graphviz 会报错。 1 . 在http://www.graphviz.org/Download.php 下载安装graphviz。把graphviz下面的bin路径 添加到系统环境变量的PATH下面。 2 . 然后使用 pip install pydot,graphviz 如果安装完后仍然报错，需要重启电脑就ok了。 实例： #c
Win7配置CUDA并搭建基于Theano框架的GPU加速环境
今天终于买回来了一块算是较好的显卡，渴望已久的GPU加速终于实现了，于是进行了下面的一系列配置。 一、 硬件环境信息 台式电脑：ThinkCentre M8400t（i7 3770/32GB/1TB），CPU 3.4GH 四核8线程 显卡：NVIDIA GEFORCE GTX 970 注意：机器原来的显卡是AMD Rad
dynet的一个基本介绍（2）：动态神经网络工具包DyNet：比Theano和TensorFlow更快
转自：机器之心：动态神经网络工具包DyNet：比Theano和TensorFlow更快 近日，来自卡内基梅隆大学、日本奈良先端科学技术大学、Google DeepMind、以色列巴伊兰大学、艾伦人工智能研究所、IBM T.J. Watson 研究中心、澳大利亚墨尔本大学、约翰·霍普金斯大学、谷歌、华盛顿大学、微软和英国爱丁堡大学的研究者共同发表了一篇重磅论文《DyNet: The Dynam
Theano中LSTM官方教程例子运行
本文的主要目的是修改其中一些代码，避免其中的一些问题使得Theano中LSTM示例代码运行起来，如果你也是菜鸟刚刚入坑，希望该方法能帮助到你 官方教程链接戳这里 教程中让我们下载imdb.py和lstm.py之后将两个文件放在一个文件夹中，然后在命令行中运行即可。我在命令行中输入如下指令： python D:\tutorial\lstm.py 然而运行过程错误
theano 修改backend
keras框架中，需要选择是基于theano还是基于TensorFlow.此时修改主目录下隐藏文件 ./keras/keras.json 修改第一行为“th”，最后一行为“theano”
keras设置theano为backend的方法
在一些开源程序中，需要设置keras的backend为theano，这个主要原因是在安装tensorflow中，默认为把keras的backend为tensorflow，因此需要进行程序中动态调整，其调整方法也比较简单，具体如下： 在具体运行过程中，可以看到下面的提示，即已经切换过来。
Theano-Deep Learning Tutorials 笔记：Recurrent Neural Networks with Word Embeddings
教程地址：http://deeplearning.net/tutorial/rnnslu.html 相关论文：Grégoire Mesnil, Xiaodong He, Li Deng and Yoshua Bengio - Investigation of Recurrent Neural Network Architectures and Learning Methods for Spoke
keras切换后端（backend）为tensorflow或theano的方法
在系统盘下如上路径找到keras.json文件，代码如下，选择“backend”=“tensorflow”或“theano”来切换keras运行的后端 { "epsilon": 1e-07, "image_dim_ordering": "th", "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" }
RuntimeError: To use MKL 2018 with Theano either update the numpy conda packages to their latest
错误参考链接 环境： Ubuntu - 16.04Python - 3.5.5 错误描述： Import theanoTraceback (most recent call last):File "/root/anaconda3/envs/mysep355/lib/python3.5/configparser.py", line 1135, in _unify_valuessecti