我正在尝试在 Enthought Python Distribution (EPD) 上安装 Theano，但出现了一个奇怪的错误。这是我的安装的样子：

• 我已将 EPD 安装到C:\Python27.
• 之后，我已经pip使用安装了easy_install pip
• 我通过使用安装了 Theanopip install Theano

• 为了测试，我开始ipython并输入import theano. 我收到以下错误：

  /li>

有谁知道如何让 Theano 与 EPD 一起运行？

我在我的机器上安装了Theano，但鼻子测试因 Numpy/Fortran 相关的错误消息而中断。对我来说，看起来 Numpy 是用与 Theano 不同的 Fortran 版本编译的。我已经重新安装了 Theano ( sudo pip uninstall theano+ sudo pip install --upgrade --no-deps theano) 和 Numpy / Scipy ( apt-get install --reinstall python-numpy python-scipy)，但这并没有帮助。

你会推荐什么步骤？

完整的错误信息：

我的研究：

有关错误的安装 SciPy / BuildingGeneral页面undefined symbol: _gfortran_st_write_done'：

如果您看到错误消息

ImportError: /usr/lib/atlas/libblas.so.3gf: undefined symbol: _gfortran_st_write_done

在构建 SciPy 时，这意味着 NumPy 在构建过程中选择了错误的 Fortran 编译器（例如 ifort）。

使用以下命令重新编译 NumPy：

python setup.py build --fcompiler=gnu95

或任何合适的（见python setup.py build --help-fcompiler）。

但：

使用的软件版本：

• scipy 0.10.1（scipy.test() 有效）
• NumPy 1.6.2（numpy.test() 有效）
• theano 0.5.0（几个测试失败undefined symbol: _gfortran_st_write_done'）
• 蟒蛇2.6.6
• Ubuntu 10.10

[更新]

apt-get remove所以我用剩下的东西从我的系统中删除了 numpy 和 scipy find -name XXX -delete。

比我用sudo python setpy.py install.

后来我又进去sudo pip uninstall theano了sudo pip install --upgrade --no-deps theano。

错误仍然存​​在：/

我也尝试了apt-get source... +apt-get build-dep ...方法，但是对于我的旧 Ubuntu (10.10)，它为 theano 安装了太旧版本的 numpy 和 scipy：ValueError: numpy >= 1.4 is required (detected 1.3.0 from /usr/local/lib/python2.6/dist-packages/numpy/__init__.pyc)

我想知道：这两个项目是否基本上具有相同的目标——加快 Python 中的数值工作？

有哪些相同点和不同点？

我知道 Theano 并不打算像 NumPyPy 那样重新实现所有 NumPy，但从我所读到的，Theano 已经可以带来一些非常令人印象深刻的加速结果。那么，如果我们可以为 Theano 编写运行速度很快的代码，为什么还需要 NumPyPy？

我的训练功能：

然后从其他地方：

所以我希望这个看起来像

我真的不知道如何开始，因为 theano 对我来说仍然很令人费解。我能够做到这一点，但循环非常具有挑战性。

我有一个模糊的概念，如果我可以将 theano.function 转换为 theano.scan，然后在其周围放置一个外部 theano.function - 那可能会起作用。然而，theano.scan 对我来说仍然很神奇（尽管我尽了最大的努力）。

我怎样才能将小批量的循环合并到一个函数调用中？

更新：

我以为我拥有它！我懂了：

但不幸的是，似乎因为我使用索引来计算给定的批次，我也不能更新它：

更新 2：

这实际上运行，但它的输出很奇怪：

每次我运行它时，我都会得到相同的输出，即使 X & y 每次运行都被初始化为随机值。

我正在使用 theano 包来查找 sigmoid 函数的导数，使用交叉熵作为成本。这是我的代码：

当我运行我的代码时，我收到以下错误：

但我不知道该怎么做。我试过这个：

但它在警告时给了我一个错误，说它不被识别为变量。

安装 Theano 后，我尝试运行它，但收到以下错误消息：

为什么？

在 中编译函数时theano，可以通过指定来更新共享变量（比如 X）updates=[(X, new_value)]。现在我正在尝试仅更新共享变量的子集：

代码会引发错误“更新目标必须是共享变量”，我猜这意味着更新目标不能是非共享变量。那么有没有办法编译一个函数来更新共享变量的子集？

我有许多不同大小的项目。对于这些组中的每一个，一个（已知的）项目是“正确的”项目。有一个功能可以为每个项目分配一个分数。这会产生一个项目分数的平面向量，以及告诉索引每个组从哪里开始以及它有多大的向量。我希望对每组中的分数进行“softmax”操作以分配项目概率，然后对正确答案概率的日志求和。这是一个更简单的版本，我们只返回正确答案的分数，没有 softmax 和对数。

这正确地计算了输出，但是当我尝试获取关于参数的梯度时W，我得到（路径缩写）：

现在，groupSizes是恒定的，因此没有理由需要对其进行任何渐变。通常，您可以通过抑制DisconnectedInputErrors 或告诉 TheanogroupSizes在调用中将其视为常量来处理此问题T.grad（请参见示例脚本的最后几行）。但似乎没有任何方法可以将这些事情传递T.grad给ScanOp.

我错过了什么吗？这是一种让梯度计算通过 ScanOp 工作的方法吗？

我正在尝试在 Windows 7 上使用 Theano。我能够安装 Theano 并导入 Theano，但是在看到有关未安装 C 编译器的警告后，我还安装了 mingw。现在，当我尝试“import theano”时，出现编译错误。该消息相当长，但相关部分（据我所知）如下所示：

稍后在错误消息中：

知道我做错了什么吗？compile 语句中引用的文件不存在，所以这可能是问题的一部分，但它没有解释为什么 Theano 认为它们应该在那里。

摘要：我正在尝试安装theano python包，而theano安装在我的EPD Canopy安装中找不到“-lpython2.7”。

更多细节：最近我在 OS X 10.6.8 中安装了 Enthought EPD Canopy python 发行版（64 位学​​术版）。接下来我通过“easy_install pip”安装了 pip。

接下来我通过“sudo pip install theano”安装了 Theano。安装看起来不错，但随后 python -c "import theano" 失败。完整的输出在https://gist.github.com/anonymous/5548936，但似乎要点是：

使用以下命令行编译时出现问题：

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ld: 找不到 -lpython2.7 的库 collect2: ld 返回 1 个退出状态

我与theano google group 进行了一些讨论，我得到的主要信息是寻找我找不到的“libpython2.7.so”。我检查了/Users/rkeisler/Library/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/。里面是 python2.7/os.py 和 python2.7/site-packages，但没有“libpython*”文件。

我还对 libpython* 文件进行了更彻底的检查。我能找到的唯一东西是：

最后，在 EPD Canopy 软件包列表中，我看到列出了“libpython”。但是，当我尝试使用 Canopy 包管理器安装 libpython 时，“libpython”没有出现。它不是一个可用的包。我不知道从这里去哪里。