theano ubuntu(ubuntu on wayland)

大家好，关于theano ubuntu很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于ubuntu on wayland的知识，希望对各位有所帮助！

你都用Python 来做什么

当我知道可以做这些之后，我特别想会。因为论文查阅、答案确认查询；想知道豆瓣8分以上电影，或者穿越类的电影、处理工资数据考核表等。

可以干什么

1、上学吧答案神器主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案（绕过 IP限制），并实现了自动识别验证码，只用输入某个题目的网址，即可一键获取答案，速度非常快。「想要哈哈，自己或者给孩子辅导作业必备啊？」

2、抓取某系统内全部学生姓名学号及选课信息

3、扫描研究生系统上的弱密码用户、模拟登录图书馆系统并自动续借

4、给钓鱼网站批量提交垃圾信息经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的，一般都是盗取 QQ密码的偏多，其实可以使用 Python来批量给对方的服务器提交垃圾数据（需要先抓包），这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了，说不定可以解救一部分填了密码的同学。

5、网易云音乐批量下载可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲，可以自己设定数量，速度非常快。

6、批量下载读者杂志某一期的全部文章

7、获取城市PM2.5浓度和排名

8、爬取某网商品价格信息

你都用 Python来做什么？

那Python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python的应用领域有哪些呢？

Python的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。概括起来，Python的应用领域主要有如下几个。

Web应用开发

Python经常被用于 Web开发，尽管目前 PHP、JS依然是 Web开发的主流语言，但 Python上升势头更劲。尤其随着 Python的 Web开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web程序。例如，通过 mod_wsgi模块，Apache可以运行用 Python编写的 Web程序。Python定义了 WSGI标准应用接口来协调 HTTP服务器与基于 Python的 Web程序之间的通信。举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图 1所示），也是使用 Python实现的。

图1用Python实现的豆瓣网

不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python开发的。

自动化运维

很多操作系统中，Python是标准的系统组件，大多数 Linux发行版以及 NetBSD、OpenBSD和 Mac OS X都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux发行版的安装器使用 Python语言编写，例如 Ubuntu的 Ubiquity安装器、Red Hat Linux和 Fedora的 Anaconda安装器等等。另外，Python标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过 pywin32这个软件包，我们能访问 Windows的 COM服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用.Net Framework。通常情况下，Python编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell脚本。

人工智能领域

人工智能是项目非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热、工资最高的 IT职位，那么人工智能领域的工程师最有话语权。而 Python在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开 Python的支持了，原因至少有以下几点：

目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas神经网络库等，都是用 Python实现的；微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python作为第一级语言进行支持。Python擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D和 3D图像。总之，AI时代的来临，使得 Python从众多编程语言中脱颖而出，Python作为 AI时代头牌语言的位置，基本无人可撼动！最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以价位@762459510，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

网路爬虫

Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google等搜索引擎公司大量地使用 Python语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium和 BeautifulSoup等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。

科学计算

自 1997年，NASA就大量使用 Python进行各种复杂的科学运算。并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas等，这可以满足 Python程序员编写科学计算程序。

游戏开发

很多游戏使用 C++编写图形显示等高性能模块，而使用 Python或 Lua编写游戏的逻辑。和 Python相比，Lua的功能更简单，体积更小；而 Python则支持更多的特性和数据类型。比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier's Civilization（文明，如图 2所示）就是使用 Python实现的。

图2Python开发的游戏

除此之外，Python可以直接调用 Open GL实现 3D绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet以及 Cocos 2d等。以上也仅是介绍了 Python应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用 Pygame进行游戏编程；用 PIL和其他的一些工具进行图像处理；用 PyRo工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。

如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型

Keras是提供一些高可用的 Python API，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow或者 Theano。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。

在这个教程中，我们将学习以下几个方面：

为什么选择 Keras？为什么 Keras被认为是深度学习的未来？

在Ubuntu上面一步一步安装Keras。

Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。

了解 Keras序列模型

4.1实际例子讲解线性回归问题

使用 Keras保存和回复预训练的模型

Keras API

6.1使用Keras API开发VGG卷积神经网络

6.2使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。

Ubuntu16.04无法安装CUDA吗

Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5

作者：autocyz

在介绍Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5开始前，先辨析几个概念GPU、NVIDIA、NVIDIA驱动、CUDA、cudnn等，这些概念对于一个新手来说肯定是很晕的，正如我当初一样，所以我这里就稍微介绍一下这几个概念：

GPU:Graphics Processing Units，也就是我们常说的显卡。现在的笔记本或者台式机都会有显卡，但是能够让我们用来做并行计算的真正的GPU就只有NVIDIA出产的GPU了。

NVIDIA：GPU生产厂商，在运算GPU处于垄断地位。

NVIDIA驱动：就是NVIDIA生产的GPU想在电脑上正常使用所需的驱动。

CUDA：Compute Unified Device Architecture，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并-行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。我们想使用GPU进行深度学习运算的时候，必须要用到这个运算平台。

cudnn:CuDNN是NVIDIA专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等.

Ubuntu 16.04安装cuda7.5

部分参照：

在安装之前，先说一下本人工作站的设备配置（主要是GPU的）：

设备上一共有三块GPU，一快是专门用来做显示的NVS310

两块用来做运算的GeForce GTX TITIAN X

第一步：选择最新的nvidia驱动（很重要！！！）

先打开计算机中的“软件和更新”，查看“附加驱动”，选择nvidia的驱动为最新的驱动。更新完之后最好重启一下。

我曾经遇到一些错误，就是因为我的NVIDIA驱动太老了，而cuda7.5则依赖于比较新的驱动。

第二步：下载cuda

去官网下载，选择Linux——ubuntu——15.04（我安装的时候还只支持到15.04，没有支持16.04版本的）——runfile(local)

第三步：安装PPA软件管理包工具

什么是 PPA？

PPA，表示 Personal Package Archives，也就是个人软件包集。

有很多软件因为种种原因，不能进入官方的 Ubuntu软件仓库。为了方便 Ubuntu用户使用，launchpad.NET提供了 ppa，允许用户建立自己的软件仓库，自由的上传软件。PPA也被用来对一些打算进入 Ubuntu官方仓库的软件，或者某些软件的新版本进行测试。PPA上的软件极其丰富，如果 Ubuntu官方仓库中缺少您需要的某款软件，可以去 PPA上找找看。

我们安装的cuda可能在Ubuntu仓库中木有，所以用PPA来下载。

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa

sudo apt-get update

第四步：执行cuda的.run文件

cd到下载的.run文件夹执行：

sudo./cuda_7.5.18_linux.run--override

第五步：选择安装选项

选择安装选项：（注意：应为之前已经安装过NVIDIA Display Driver的驱动了（如第一步），所以这里选择不安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39。如果选择安装会出现错误，并且导致安装CUDA失败。

Do you accept the previously read EULA?(accept/decline/quit): accept

You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?((y)es/(n)o) [ default is no ]: y

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39?((y)es/(n)o/(q)uit): n

Install the CUDA 7.5 Toolkit?((y)es/(n)o/(q)uit): y

Enter Toolkit Location [ default is/usr/local/cuda-7.5 ]:

Do you want to install a symbolic link at/usr/local/cuda?((y)es/(n)o/(q)uit): y

Install the CUDA 7.5 Samples?((y)es/(n)o/(q)uit): y

Enter CUDA Samples Location [ default is/home/kinghorn ]:/usr/local/cuda-7.5

Installing the CUDA Toolkit in/usr/local/cuda-7.5...

Finished copying samples.

===========

= Summary=

===========

Driver: Not Selected

Toolkit: Installed in/usr/local/cuda-7.5

Samples: Installed in/usr/local/cuda-7.5

第六步：添加cuda到环境变量里面

sudo nano/etc/profile.d/cuda.sh

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

sudo nano/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

/usr/local/cuda/lib64

source/etc/ld.so.conf.d/cuda.confcd/usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

sudo./deviceQuery

sudo ldconfig

第七步：将GCC降级或者采用暴力的方式让cuda7.5支持高版本GCC。

由于cuda7.5不支持gcc4.9以上的版本，而ubuntu16.04默认的是gcc5，这会造成安装的失败，解决方法有两种，

1、对gcc进行降级，让系统采用低版本的GCC，但是这种方式有一定的问题，因为Ubuntu16.04很多系统文件默认是使用gcc5编译的，因此如果用降级的方法安装完cuda后，在后期安装caffe的时候，可能会报类似于undefined的错误，这是因为你的gcc版本低，其所需的系统文件找不到。.

sudo apt-get install g++-4.9

sudo update-alternatives--install/usr/bin/gcc gcc/usr/bin/gcc-4.9 20

sudo update-alternatives--install/usr/bin/gcc gcc/usr/bin/gcc-5 10

sudo update-alternatives--install/usr/bin/g++ g++/usr/bin/g++-4.9 20

sudo update-alternatives--install/usr/bin/g++ g++/usr/bin/g++-5 10

sudo update-alternatives--install/usr/bin/cc cc/usr/bin/gcc 30

sudo update-alternatives--set cc/usr/bin/gcc

sudo update-alternatives--install/usr/bin/c++ c++/usr/bin/g++ 30

sudo update-alternatives--set c++/usr/bin/g++

2、这种方式有点类似于黑箱方式，即强制让他不报错。编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h，将其中的第115行注释掉：

将

#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

改为

//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

上面就是设置gcc版本优先级的。20和10就代表你所使用的gcc、g++的版本优先级。

第八步：测试是否安装成功

执行如下指令，正常情况下会出现设备中所有的GPU，并把每个GPU的信息打印出来。

nvidia-smi

如果没有出现错误之类的话，就说明安装成功了。

第九步：测试cuda的Samples

cd/usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

sudo./deviceQuery

如果显示的是一些关于GPU的信息，则说明安装成功了。

Ubuntu 14.04安装配置CUDA

Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录

Ubuntu安装Theano+CUDA

关于Ubuntu 12.04下 CUDA5.5的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04安装 CUDA-5.5

Caffe配置简明教程( Ubuntu 14.04/ CUDA 7.5/ cuDNN 5.1/ OpenCV 3.1)

在Ubuntu 14.04上配置CUDA+Caffe+cuDNN+Anaconda+DIGITS

Ubuntu16.04下CUDA8.0+Caffe安装配置过程

Ubuntu 14.04下CUDA8.0+ cuDNN v5+ Caffe安装配置

Ubuntu 16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0深度学习环境配置

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