[经验]

Nanopi深度学习之路(4)深度学习框架安装前的依赖项安装

曹立东

2018-6-8 19:54:11

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(发帖字数受限，接上文)

通过$ python命令确认python的版本，使用2.7版本python，可以使深度学习库的安装变得简单。

三.重新编译opencv生成cv2.so文件：(耗时约3小时) https://blog.csdn.net/zx3517288/article/details/51706825
四．Python虚拟环境安装：https://blog.csdn.net/liu_xzhen/article/details/79293373
虚拟开发环境的意义：如果项目不是很大，或者没有很多的Python项目时，我们使用全局的开发环境一般不会存在问题。但是，如果我们有很多Python项目，不同的项目可能需要不同版本的模块，另外，模块之间也可能存在不同的依赖关系，如果我们将所有开发都在全局开发环境下进行，势必会导致依赖的混乱。
--摘自：https://blog.csdn.net/yjp19871013/article/details/76098506

五．在虚拟环境中安装python2.7版本的TensorFlow：使用大神在github上分享的版本，这是根据ARM平台修改后的TensorFlow安装包：
1.$ wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
2.$ pip install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl

六.TensorFlow安装完成之后，为了能够使keras能够对训练好的深度模型操作，还需安装HDF5 和 h5py。

$ apt-get install libhdf5-serial-dev (耗时约3分钟)

$ pip install h5py (耗时约30分钟)

$ pip install pillow imutils (耗时约5分钟)

$ pip install scipy --no-cache-dir (耗时约2小时)

如果报错：no such option: --no-cache-dir，说明pip版本过时，需要更新：
pip install pip --upgrade

七.安装Keras
$ pip install keras (耗时约5分钟)

八.测试环境

   以上没有报错，至此，在Nanopi2中搭建深度学习的虚拟环境就已经完成了，虚拟环境中搭建，不用sudo，当导入keras库时返回“Using TensorFlow backend”说明使用的是TensorFlow后端，使用keras必须安装TensorFlow，Theano，或者 CNTK之一，后端的意思是使用某一底层深度学习框架作为张量操作库。接下来就可以愉快的搞事情了。
   为什么取名为 Keras? Keras (κέρας) 在希腊语中意为号角。它来自古希腊和拉丁文学中的一个文学形象，首先出现于《奥德赛》中，梦神 (Oneiroi,singularOneiros) 从这两类人中分离出来：那些用虚幻的景象欺骗人类，通过象牙之门抵达地球之人，以及那些宣告未来即将到来，通过号角之门抵达之人。它类似于文字寓意，κέρας(号角)/κραίνω(履行)，以及 ἐλέφας(象牙)/ἐλεφαίρομαι(欺骗)。
   --摘自《Keras：基于-Python-的深度学习库》