5.4 CentOS 6安装说明

译者：Python 文档协作翻译小组，原文：CentOS 6 Installation Instructions。

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Python 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。交流群：467338606。

警告

如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。

要求

注意

我们只支持通过conda安装要求的软件包。

Python> = 2.7或> = 3.3开发包（python-dev或

python-devel在大多数Linux发行版）推荐（见下面）。0.6及以前的版本支持Python 2.4。0.8.2及以前的版本支持Python 2.6。对于Python 3，支持3.3之后的版本。

NumPy >= 1.9.1

早期版本可以工作，但我们没有测试。

SciPy >= 0.14

当前只有稀疏矩阵和特殊功能需要，但强烈推荐。SciPy > = 0.8可以工作，但早期版本对稀疏矩阵有已知的错误。

BLAS安装（具有Level 3的功能）

@H_502_36@

推荐：MKL，通过Conda免费安装。

或者，我们建议安装OpenBLAS，其中包含development headers（-dev，-devel，具体取决于你的Linux发行版本）。

可选要求

python-dev，g++> = 4.2

**强烈推荐。**Theano可以回退基于NumPy的Python执行模型，但C编译器允许更快的执行。

nose >= 1.3.0

推荐，用于运行Theano的测试套件。

Sphinx >= 0.5.1,pygments

用于构建文档。LaTeX和dvipng也是必需的，用于将数学符号显示为图像。

pydot-ng

处理大的gif/images图片。

NVIDIA CUDA驱动程序和SDK

强烈推荐在NVIDIA gpus上生成/执行GPU代码时需要。参见下面的说明。

libgpuarray

在CUDA和OpenCL设备上生成GPU/cpu代码时需要（参见：GpuArray Backend。）

通过Conda安装的要求的软件包（推荐）

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>

@H_502_36@

<…>之间的参数是可选的。

安装和配置GPU驱动程序（推荐）

警告

现在OpenCL仍然是最小支持。

1. 安装CUDA驱动程序

   @H_502_36@

   按照此链接安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。

   你必须在驱动程序安装后重新启动计算机。

   测试在重新启动之后可以正确加载它，从命令行执行命令nvidia-smi。

   注意

   正确性检查：bin子文件夹应包含nvcc程序。此文件夹称为cuda root目录。

2. 修复’lib’路径

   @H_502_36@
3. 添加’lib’子目录（如果你有一个64位操作系统，则为“lib64”子目录）到你的$LD_LIBRARY_PATH环境变量。

4. 设置Theano的配置标志

   要使用GPU，你需要定义cuda root。你可以通过以下方式之一：

   @H_502_36@

   定义一个$CUDA_ROOT环境变量等于cuda根目录，如CUDA_ROOT=/path/to/cuda/root，或

   向THEANO_FLAGS添加cuda.root标记，如THEANO_FLAGS='cuda.root=/path/to/cuda/root'，或

   添加一个[cuda]节到你的.theanorc文件，包含选项root = /path/to/cuda/root。

通过Conda安装的要求的软件包（推荐）

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>

@H_502_36@

<…>之间的参数是可选的。

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。

安装要求的软件包和可选的软件包

conda install numpy scipy mkl <nose> <sphinx> <pydot-ng>

@H_502_36@

<…>之间的参数是可选的。

安装和配置GPU驱动程序（推荐）

警告

现在OpenCL仍然是最小支持。

1. 安装CUDA驱动程序

   @H_502_36@

   按照此链接安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。

   你必须在驱动程序安装后重新启动计算机。

   测试在重新启动之后可以正确加载它，从命令行执行命令nvidia-smi。

   注意

   正确性检查：bin子文件夹应包含nvcc程序。此文件夹称为cuda root目录。

2. 修复’lib’路径

   @H_502_36@
3. 添加’lib’子目录（如果你有一个64位操作系统，则为“lib64”子目录）到你的$LD_LIBRARY_PATH环境变量。

4. 设置Theano的配置标志

   要使用GPU，你需要定义cuda root。你可以通过以下方式之一：

   @H_502_36@

   定义一个$CUDA_ROOT环境变量等于cuda根目录，如CUDA_ROOT=/path/to/cuda/root，或

   向THEANO_FLAGS添加cuda.root标记，如THEANO_FLAGS='cuda.root=/path/to/cuda/root'，或

   添加一个[cuda]节到你的.theanorc文件，包含选项root = /path/to/cuda/root。

安装

稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> Theano[test,doc]

@H_502_36@

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

[test]将安装测试需要的包。

[doc]将安装生成文档需要的包。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray，标记为v-9998。用下面的方式下载：

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

安装最前沿版本（推荐）

安装最新、前沿、开发版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> <--no-deps> git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano

@H_502_36@

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系，请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时，这是很重要的。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

开发人员的安装

安装开发版本的Theano：

git clone git://github.com/Theano/Theano.git
cd Theano
<sudo> pip install <--user> <--no-deps> -e .

@H_502_36@

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于根安装，请使用sudo。

使用用户进行无管理员权限的用户安装。它将安装Theano在你的本地网站包。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系时，使用no-deps。当它们已经作为系统包安装时，这是很重要的。

-e让你的安装可编辑，即将它链接到你的源目录。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过系统包安装要求（不推荐）

sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel
sudo easy_install pip

@H_301_447@稳定安装

安装最新的稳定版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> Theano[test,doc]

@H_502_36@

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

[test]将安装测试需要的包。

[doc]将安装生成文档需要的包。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray，标记为v-9998。用下面的方式下载：

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

libgpuarray

对于稳定版本的Theano你需要一个特定版本的libgpuarray，标记为v-9998。用下面的方式下载：

git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git --tags
git checkout origin/v-9998
cd libgpuarray

然后按照逐步说明进行操作。

安装最前沿版本（推荐）

安装最新、前沿、开发版本的Theano：

<sudo> pip install <--user> <--no-deps> git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano

@H_502_36@

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于root安装，请使用sudo。

user用于用户安装，不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地的site-packages中。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系，请使用no-deps。当它们已经安装成系统的包时，这是很重要的。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

libgpuarray

按照逐步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

开发人员的安装

安装开发版本的Theano：

git clone git://github.com/Theano/Theano.git
cd Theano
<sudo> pip install <--user> <--no-deps> -e .

@H_502_36@

<…>之间的任何参数都是可选的。

对于根安装，请使用sudo。

使用用户进行无管理员权限的用户安装。它将安装Theano在你的本地网站包。

当你不想通过pip安装Theano的依赖关系时，使用no-deps。当它们已经作为系统包安装时，这是很重要的。

-e让你的安装可编辑，即将它链接到你的源目录。

如果你遇到任何问题，请前往Troubleshooting页面。

libgpuarray

按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

libgpuarray

按照分步说明安装最新的libgpuarray开发版本。

通过系统包安装要求（不推荐）

sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel
sudo easy_install pip