1. OS Linux Ubuntu14.04
2. 安裝
   1. pip （python2.7.9或以上自帶pip） sudo apt-get install python-pip
      1. pip是python環境下安裝包的總的管理工具
      2. 相對於easy install使用更加的方便一些
   2. 嘗試安裝scikit-neuralnetwork 需要theano scipy numpy
      1. sudo pip install scikit-neuralnetwork(出現錯誤 無法編譯 先嘗試下面一步)
         1. sudo apt-get update
         2. sudo apt-get upgrade gcc
         3. sudo apt-get install python2.7-dev
      2. sudo pip install numpy scipy Theano
         1. 安裝numpy theano scipy
         2. 出現錯誤 numpy需要依賴
      3. sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-dev gfortran
      4. sudo pip install scipy
      5. sudo pip install Theano
   3. 安裝pylearn2
      1. sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package
      2. 需要先安裝git
         1. sudo apt-get install git
   4. 安裝scikit-neuralnetwork
      1. sudo pip install scikit-neuralnetwork
      2. git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
      3. cd scikit-neuralnetwork
      4. sudo python setup.py develop
      5. sudo pip install scikit-neuralnetwork
3. 測試
   1. sudo pip install nose
   2. nosetests -v sknn.tests
      1. 需要安裝matplotlib
         1. sudo pip install matplotlib
         2. 出現錯誤提示 需要安裝png和 freetype安裝包
         3. sudo apt-get install build-dev python-matplotlib（不需要執行這一步）
         4. sudo apt-get install libpng-dev
         5. sudo apt-get install libjpeg8-dev(不能使用 下載不了這個包,，不影響使用)
         6. sudo apt-get install libfreetype6-dev
         7. sudo pip install matplotlib
4. 視覺化顯示
   1. python examples/plot_mlp.py --params activation
5. 在MNIST數據集上面進行測試
   1. python examples/bench_mnist.py (sknn|lasagne)

基於scikitlearn的深度學習環境安裝(三)(完整版)