Python配置第三方库numpy、scipy、theano

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   最近开始学习深度学习，再了解算法的思想之后，总是要通过源码来知晓算法的具体细节。从开始的github中的tiny_cnn到matlab，到现在在看的Deepleaning 0.1 documentation（http://deeplearning.net/tutorial/contents.

html）。

   目前在看的通过python做实现的深度学习算法，需要通过theano库，而theano的配置还是有一定难度的，主要是因为机器配置的不同，总是会出现各种各样的报错信息；而且在安装theano之前还需要安装许多其他的库文件，如：numpy和scipy等，所以这里写这篇博文来记录自己的安装过程，并且在我的博客当中还会上传所需的所有软件（包括64位和32位操作系统），希望对学习深度学习的朋友有帮助。

   首先，根据机器配置，选择软件包，后续步骤如下：

   1、安装python，推荐直接装在c盘根目录上，如图：

并且，添加环境变量如图：

     

     2、使用pip install + 软件包名.whl，按照顺序安装numpy--scipy--libpython--theano。

需要说明的是需要先对pip进行更新，命令为pip install --upgrade pip。

    

   3、这个时候在python的shell里面输入import theano会出现问题，显示主题为g++ not detected的问题，这是因为还没有安装g++。

    4、安装mingw，直接用安装包当中的就行。并且将mingw安装目录下的ming32中的bin路径也添加到环境变量中。

    完成上述步骤之后，重启系统。

    在python的shell里面输入import theano显示如下：

     如果想进一步通过theano.test()命令进行测试，则还需要使用pip install nose命令在线安装nose，然后再使用

theano.test()测试会显示：

最后还可以通过软件包中中的test.py文件来进一步测试是否安装成功，输入python test.py。显示如下则表示安装成功。