本文共 7361 字,大约阅读时间需要 24 分钟。
http://blog.csdn.net/lucktroy/article/details/9336477
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cb8e53d0101keak.html
因为想安装Theano到系里的电脑上,但是本人并没有root权限,无奈在google group之theano-user上发帖问大神[注1有对话 : ) ]。
Sigurd的回答非常有帮助的,顺着这个线索我最后安装成功了。
系统版本:Cent OS 6.x
原始安装参考:
- 1. $ sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel
- 2. $ sudo easy_install pip
- 3. $ sudo pip install numpy==1.6.1
- 4. $ sudo pip install scipy==0.10.1
- 5. $ sudo pip install Theano
但我之前说了没root权限,没法用sudo!!!
系里的机子默认已经安装了gcc, gfortran等。
所以,第一步安装 Blas, Lapack, Atlas, 不能用sodu,意味着也无法yum了。不过我们可以用yumdownloader:
1. 用yumdownloader所需的rpm
- $ yumdownloader blas-devel lapack-devel atlas-devel
然后用rpm2cpio:
- $ rpm2cpio *rpm | cpio -id
copy到$HOME或你想的目录下
然后要设置环境变量,修改~/.bashrc,设置下Blas, Lapack, Atlas的路径
- export BLAS=~/usr/lib64/libblas.a
- export LAPACK=~/usr/lib64/liblapack.a
- export ATLAS=~/usr/lib64/atlas/libatlas.a
这样就完成了第一步.
2. 用easy_install --user安装pip
在这之前,先设置环境变量PYTHONUSERBASE
- export PYTHONUSERBASE=~/PYTHON
- export PATH=$PATH:~/PYTHON/bin
- $ easy_install --user pip
3. 用pip install --user安装numpy
- $ pip install --user numpy==1.6.1
4. 用pip install --user安装scipy
- $ pip install --user scipy==0.10.1
5. 用pip install --user安装Thean
- $ pip install --user Theano
安装完成后,测试了下4个不同机器上GPU的性能.
- $ python theano/misc/check_blas.py
测试结果:
- $ cat gpu0* | grep "Total exe"
- Total execution time: 0.45s on GPU. [GeForce GTX 285]
- Total execution time: 0.25s on GPU. [Tesla C2075]
- Total execution time: 0.19s on GPU. [GeForce GTX 480]
- Total execution time: 0.45s on GPU. [GeForce GTX 285]
注:安装过程中出现错误要先解读错误,可能根据错误提示简单改一下就行了。
注1:
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
On Monday, July 15, 2013 4:32:47 PM UTC+8, Sigurd wrote: Hi Eric, You can install python packages underneath your home directory. For installing Theano with pip or from source, just add --user. pip install --user Theano python setup.py install --user Also see for more details. Sigurd Am Montag, 15. Juli 2013 10:23:17 UTC+2 schrieb Eric: Hi, I tried to install theano in the clusters at our lab. But, unfortunately, I am just a user rather than root user. I cannot use "sudo". Any idea for installing theano without root authority is appreciated. Besides, I may ask administrators to install theano for me. However, sometimes, it also requires root authority when running a theano/pylearn2 program. How to avoid it ? Many thanks.
-------------------------------------------------------------------------------------------------
T heano是一个python库,提供了定义、优化以及评估数学表达式的库,尤其适合处理高维数组。使用Theano能获得和C差不多的处理速度,并且当利用GPU进行计算时,效率要优于CPU上运行的C语言程序。利用Theano能快速验证各种算法模型。 但是在Linux上安装theano是一件非常痛苦的事情,从theano的文档中看到,其依赖条件非常多: 事实上,在安装过程中发现,如果要安装NumPy,还需要安装ATLAS,而ATLAS则又依赖于lapack …… ATLAS是python下的一个线性代数库,是基于另外两个线性代数库BLAS和lapack的; NumPy提供了一个在python中做科学计算的基础库,它重在数值计算,甚至可以说是用于多维数组处理的库; SciPy是基于numpy,提供了一个在python中做科学计算的工具集,也就是说它是更上一个层次的库; Theano则是基于NumPy以及SciPy的一个更高级的用于科学计算的库。 这里假设python和g++已经按要求装好,并且符合版本要求,以下根据安装的步骤来进行说明: 首先介绍下环境,多核服务器,cpu时钟频率2668MHz,Linux-64bit,非root权限。所有源码放在/data4/open_src中 ----------------------------------------------------------------------------------------------- BLAS blas.tgz http://www.netlib.org/blas/ lapack 3.2.2 lapack.tgz http://www.netlib.org/lapack/#_previous_release ATLAS 3.8.4 atlas3.8.4.tar.bz2 http://sourceforge.net/projects/math-atlas/files/Stable/ NumPy 1.7.1 numpy-1.7.1.tar.gz https://pypi.python.org/pypi/numpy SciPy 0.12.0 scipy-0.12.0.tar.gz https://pypi.python.org/pypi/scipy Theano 0.6.0 Theano-0.6.0rc3.tar.gz http://deeplearning.net/software/theano/#download (1) 解压:tar -xvzf blas.tgz 在安装ATLAS之前需要先编译lapack,但是为了能使得编译成功,需要保证lapack的编译选项与ATLAS一致。因此首先配置ATLAS,然后将相关编译配置拷贝到lapack中 (1) 解压:tar -xvjf atlas3.8.4.tar.bz2 (3) 创建一个build目录,用于存放ATLAS的编译配置:mkdir atlas_build (5) 执行configure进行配置:../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS=2668 -Fa alg -fPIC --with-netlib-lapack=/data4/open_src/lapack-3.2.2/lapack_LINUX.a --prefix=~/.local -D c -DPentiumCPS 是指定你的CPU的时钟频率,可以通过 grep MHz /proc/cpuinfo 得到 -Fa alg -fPIC 得到与位置无关的代码,生成动态的共享库 --with-netlib-lapack 则是制定lapack库文件(此时lapack库文件还没有生成,先随便指定一个) (6) 完成配置后,在Make.inc文件中找到F77和F77FLAGS的参数配置,这两个配置将会赋给lapack的FORTRAN和OPTS ps:对于ATLAS 3.10及以上版本,设置--with-netlib-lapack会出错,需要直接指定lapack的压缩包(--with-netlib-lapack-tarfile=),它在编译过程中会自动解压和编译lapack,最终生成的so文件也由之前的6个整合成两个。ATLAS 3.10以上版本对后续安装NumPy没有影响,但是在使用的时候会造成有些库文件找不到的现象。因此这里使用的是ATLAS 3.8.4版本。 (1) 解压:tar -xvzf lapack.tgz (3) 拷贝生成make.inc: cp make.inc.example make.inc 将其中FORTRAN和OPTS的值设置得跟 ATLAS/atlas_build/Make.inc 中的F77和F77FLAGS一致 BLASLIB = /data4/open_src/BLAS/blas$(PLAT).a (6) 编译成功后,会在根目录生成两个库文件:lapack_LINUX.a 和 tmglib_LINUX.a (2) 删除原配置:rm -rf atlas_build (3) 重新配置ATLAS:参考 step 2,并设置 --with-netlib-lapack=/data4/open_src/lapack-3.2.2/lapack_LINUX.a (4) 在atlas_build中进行编译:make build ps:如果check过程中没有报错,则可以放心进行以后的步骤;如果出现报错,也可以尝试进行后续步骤,是否成功就要靠人品了。 如果在 lib 下面出现libatlas.so, libcblas.so, libf77blas.so, liblapack.so, libptcblas.so, libptf77blas.so 这6个动态库文件,则表示编译成功 由于之前设置了--prefix=~/.local 因此ATLAS将被安装到 ~/.local/lib 中 (8) cp ./lib/*.so ~/.local/lib (9) 设置环境变量:在~/.bashrc中添加 export LD_LIBRARY_PATH=~/.local/lib:$LD_LIBRARY_PATH 并执行 source ~/.bashrc (1) 解压 tar -xvzf numpy-1.7.1.tar.gz (3) 拷贝生成sit.cfg: cp site.cfg.example site.cfg 1> 打开[DEFAULT],并设置 library_dirs 和 include_dirs ,使得在编译的时候能够找到atlas库 library_dirs = ~/.local/lib include_dirs = ~/.local/include 2> 打开[blas_opt],并设置 libraries libraries = ptf77blas, ptcblas, atlas 3> 打开[lapack_opt],并设置 libraries libraries = lapack, ptf77blas, ptcblas, atlas ps:如果在ATLAS安装过程中,没有生成libptf77blas和libptcblas,则需要设置两个libraries为 libraries = f77blas, cblas, atlas libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas (5) 利用python构建NumPy:python setup.py build (6) 利用python安装NumPy:python setup.py install --prefix=~/.local (7) 安装完成后,NumPy被安装在 ~/.local/lib/python2.7/site-packages/numpy (8) 设置环境变量:在~/.bashrc中添加 export PYTHONPATH=~/.local/lib/python2.7/site-packages:$PYTHONPATH 并执行 source ~/.bashrc (1) 解压: tar -xvzf scipy-0.12.0.tar.gz (3) 设置site.cfg: 可以直接将NumPy的site.cfg拷贝到当前目录中 (4) 利用python构建SciPy:python setup.py build (5) 利用python安装SciPy:python setup.py install --prefix=~/.local (6) 安装完成后,SciPy被安装在 ~/.local/lib/python2.7/site-packages/scipy 有了以上的准备后,安装Theano就是一个非常简单的过程了。直接利用python就可以完成安装: (1) 解压:tar -xvzf Theano-0.6.0rc3.tar.gz (3) python setup.py install --prefiex=~/.local (4) 安装完成后,SciPy被安装在 ~/.local/lib/python2.7/site-packages/Theano-0.6.0rc3-py2.7.egg 至此,完成了ATLAS + NumPy + SciPy + Theano的python科学计算环境的搭建