¿Cómo instalar Theano en Anaconda Python 2.7 x64 en Windows?

Encontramos el resultado a este atasco, al menos eso pensamos. Si sigues con interrogantes dínoslo, que para nosotros será un gusto ayudarte

Solución:

No estoy 100% seguro, pero esto puede ser un conjunto mínimo de instrucciones, pero solo si no desea usar una GPU. Hacer que Theano use una GPU en Windows es un poco más difícil.

1. Instale TDM GCC x64.
2. Instale Anaconda x64.
3. correr conda update conda.
4. correr conda update --all.
5. correr conda install mingw libpython.
6. Instale Theano (la forma de hacerlo depende de si desea interactuar con el código fuente de Theano o no, y si desea la versión “vanguardista” o si está satisfecho con la última versión principal, pero desactualizada).
   1. Versión anterior: por ejemplo pip install Theano.
   2. Versión de vanguardia: por ejemplo pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git (ver documentación vinculada para más opciones)

Si desea compatibilidad con subprocesos múltiples a través de OpenMP, las cosas se complican más.

Si quieres compatibilidad con GPU, las cosas se ponen mucho más complicado.

Las instrucciones de instalación de Windows en la documentación de Theano están fragmentadas en el mejor de los casos y terriblemente desactualizadas en el peor de los casos. Si necesita algo más que lo básico para trabajar en Windows, tendrá que abrirse camino hasta encontrar un enfoque que funcione para usted.

el truco es que NECESITA CREAR UN ENTORNO/ESPACIO DE TRABAJO PARA PYTHON. Esta solución debería funcionar para Python 2.7, pero al momento de escribir keras puede ejecutarse en python 3.5, especialmente si tiene instalada la última versión de anaconda (esto me llevó un tiempo descubrirlo, así que describiré los pasos que tomé para instalar KERAS en python) 3.5):

— CREAR ENTORNO/ESPACIO DE TRABAJO PARA PYTHON 3.5:

1. C:conda create --name neuralnets python=3.5
2. C:activate neuralnets

— INSTALE TODO (Observe el espacio de trabajo de redes neuronales entre paréntesis en cada línea). ACEPTE LAS DEPENDENCIAS QUE CADA UNO DE ESTOS PASOS QUIERA INSTALAR:

1. (neuralnets) C:conda install theano
2. (neuralnets) C:conda install mingw libpython
3. (neuralnets) C:pip install tensorflow
4. (neuralnets) C:pip install keras

— PRUEBA:

(neuralnets) C:python -c "from keras import backend; print(backend._BACKEND)"

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Solo recuerda, si quieres trabajar en el espacio de trabajo siempre tienes que hacer:

C:activate neuralnets

por lo que puede iniciar Jypiter, por ejemplo (suponiendo que también tenga jypiter instalado en este entorno/área de trabajo) como:

C:activate neuralnets
(neuralnets) jypiter notebook

Puede leer más sobre cómo administrar y crear entornos/espacios de trabajo de conda en la siguiente URL: https://conda.io/docs/using/envs.html

Agregar compatibilidad con GPU no es mucho más complicado (aunque no es intuitivo)

1. Instale theano como en la respuesta de Daniel Renshaw
2. Ve al tutorial “De Cero a Lasaña”, y síguelo desde el Nvidia GPU support (CUDA) sección con los siguientes cambios:
   • lo instalé visual studio 2013 community en lugar del SDK de Windows
   • Y .theanorc debe ser colocado en C:UsersUSERNAME

Acuérdate de que tienes permiso de reseñar si te fue preciso.

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