折騰了一天后,原win8+Ubuntu雙系統安裝失敗:
主要問題:Ubuntu安裝后,依然進入win8,沒有Ubuntu的啟動項
雙系統安裝教程:
http://tieba.baidu.com/p/3338405022?see_lz=1
http://tieba.baidu.com/p/3338849023?see_lz=1
改用vmware +Ubuntu虛擬機
軟件下載
vmvare 下載安裝:官網或者百度軟件站下載即可.
Ubuntu下載: Ubuntu 16.04.2 LTS (Xenial Xerus) 64-bit PC (AMD64) desktop image
http://mirror.pnl.gov/releases/xenial/
虛擬機安裝教程:
http://jingyan.baidu.com/article/acf728fd417687f8e410a35a.html
Ubuntu設置root密碼
默認root密碼是隨機的，即每次開機都有一個新的root密碼。我們可以在終端輸入命令 sudo passwd，然后輸入新的密碼,就能將root用戶密碼都改成新的.注意不能和個人用戶重復.
修改成功后，輸入命令 su root，再輸入新的密碼就可以進入root權限狀態
安裝vmware tools
不要用yum install perl安裝perl,因為Ubuntu的默認管理包工具是apt,不是yum.
1.1 進入ubuntu系統后，點擊虛擬機上的【VM】->【install vmware tools】，回到桌面回看到一個vmware tools的 cdrom圖標。
1.2 雙擊打開，復制“VNwareTools-8.8.0-471268.tar.gz”到桌面下。 右鍵解壓。
1.3 回到解壓后的目錄文件夾vmware_tools_distrib下，打開終端
1.4 輸入“sudo ./vmware-install.pl”，輸入用戶密碼便可開始安裝了。或者拖動vmware-install.pl到終端
1.5 接下來N多的enter，N多的YES，自己慢慢按吧。--如果中間有要輸入什么文件夾名之類的,不要管,就一通enter就行.
1.6 直到你看到—the vmware team就可關閉窗口，然后重新啟動就可以煥然一新了。
1.7 若還沒有全屏顯示，則將虛擬機的【View】->【Autosize】->【Autofit Guest】,【Autofit Window】都選上。即可實現全屏。
1.8 安裝vmware tools實現全屏后，即也實現了在主機（WIN7）和虛擬機VMware （ubuntu）間直接拖拽文件。
安裝Python環境
安裝開發包
系統升級
sudo apt update
sudo apt upgrade
安裝 python 基礎開發包
sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim
安裝運算加速庫
sudo apt install -y libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
Keras 框架搭建
相關開發包安裝
在終端中輸入:
sudo pip install -U --pre pip setuptools wheel
sudo pip install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image
tensorflow安裝(Python2.7,純cpu加速版):
whl的地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow
命令:
sudo pip install --upgrade https://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-matrix-cpu/TF_BUILD_IS_OPT=OPT,TF_BUILD_IS_PIP=PIP,TF_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON2,label=cpu-slave/lastSuccessfulBuild/artifact/pip_test/whl/tensorflow-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
keras
sudo pip install -U --pre keras
驗證
安裝完畢后，輸入 python，然后輸入：
import tensorflow
import keras
如果沒有任何提示，則表明安裝已經成功
Keras 中 mnist 數據集測試
下載 Keras 開發包
git clone https://github.com/fchollet/keras.git
cd keras/examples/
python mnist_mlp.py
程序無錯進行，至此， keras 安裝完成。
附錄
keras中文文檔
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/keras_linux/
