Python深度学习实战01-环境配置
07 Aug 2017某日搜索无人驾驶，发现 MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars 课程，看上去挺有趣的，就想以TOP-DOWN的方式来进入深度学习领域，不再以DOWN-TOP的方式。那么首先就从Deep Learning With Python一书开始。
开始Python深度学习之旅前，你需要一台电脑，最好有个GPU设备，没有也没关系，可以用亚马逊云的GPU。目前所用设备：带WIN10系统台式电脑一台，Linux Mint系统的Taptop一台。因为笔记本配置低，选择在带WIN10系统的台式电脑上进行深度学习实战。
WIN10 系统配置
- conda 4.3.23 (python2.x)
- scipy: 0.19.1
- numpy: 1.13.1
- matplotlib: 2.0.2
- pandas: 0.20.3
- statsmodels: 0.8.0
- sklearn: 0.18.2
- deep_learning_version
theano: 0.9.0.dev
Using Theano backend.
keras: 2.0.6
- Anacoda：Anaconda- Continuum 下载安装，更新参考 Help 文档.
- Theano：安装参考Windows Installation Instructions — Theano 0.9.0 documentation
- Keras：安装参考Keras Documentation
因为TensorFlow目前不支持Windows系统，所以在此忽略。具体系统的Python环境配置可参考How to Setup a Python Environment for Machine Learning and Deep Learning with Anaconda - Machine Learning Mastery。
备注： Keras 默认以TensorFlow为后端，因此需要修改其json文件。
修改 ~/.keras/keras.json 文件
{
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"image_data_format": "channels_last",
"backend": "theano"
}
@Anifacc
2017-08-08 Beta 1.0
人生苦短, 为欢几何.
