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課前準備: 安裝所需套件

請參考此網址 完成以下所有安裝步驟:

0 下載/安裝 Anaconda (已包含 python 及許多套件) → 1 建立虛擬環境 →  2 安裝 tensorflow, keras → 3 執行範例程式

0. Anaconda 下載網址，建議下載 3.6 版本
1. 打開 Anaconda Prompt (教學是開 CMD，建議使用 anacnoda prompt)，輸入以下 code 建立名稱為 myenv 的虛擬環境 (名稱可自行設定喜歡的)

conda create --name myenv python=3.5 anaconda

2. 建立完成後，輸入 acitvate myenv 啟動虛擬環境，並安裝 tensorflow 及 keras

pip install tensorflow 
pip install keras

3. 下載 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py 這份範例程式並輸入以下的 code 執行測試。

python mnist_mlp.py

• 若能成功執行，表示安裝成功。

課前準備: 下載課程資料、程式以及投影片

資料： 執行以下的 code，會自動下載 CIFAR10 的圖片資料 (因檔案較大，請在 9/27 上課前先行下載)

from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

程式： 請使用 Git clone 或是按右上角的綠色按鈕 (Clone or download → Download ZIP)，下載成 ZIP 檔後並解壓縮

投影片： DL_inMLmonth_20170927.pdf

• 由於作業系統環境因人而異，若有任何安裝上的問題，請不吝來信詢問: [email protected]。先謝謝大家的海涵，希望各位能在 9/27 上課前完成安裝流程，謝謝！

(optional) 安裝運算加速庫

1. 下載並執行 https://github.com/tw-cmchang/hand-on-dl/blob/master/checkblas.py 測試是否有安裝運算加速庫。
2. 安裝 Anaconda 的學員，也確認是否有通過 checkblas.py 測試。儘管 Anaconda 內有 mkl 運算加速庫。
3. 安裝 openblas，請依 https://github.com/tw-cmchang/hand-on-dl/blob/master/openblas_installation.pdf 。
4. 另外，若需要安裝 openblas 可至 https://drive.google.com/drive/folders/0ByfnsehogjWtbndTY3JncE95bjQ 下載 (謝謝 Chih-Fan)。

(optional) GPU 安裝 (train CNN 必須有 GPU 才能加速，需要新型的 NVIDIA 顯示卡，至少 GTX 650)

若要使用 GPU 來訓練模型，必須完成以下步驟

1. 安裝 gpu 版本的 tensorflow
2. 安裝 CUDA
3. 安裝 cuDNN

如之前的教學，但是原先安裝的 tensorflow 是 CPU 版本，需進到虛擬環境中，安裝 tensorflow GPU 版本

pip install tensorflow-gpu

在 Windows 10 安裝 CUDA & cuDNN 可以參考下列網址

• 於Win10環境下配置CUDA與cuDNN

在 ubuntu 上安裝可以參考下列影片

• https://www.youtube.com/watch?v=wjByPfSFkBo

沒有 GPU 的折衷方案 (Windows 10, openBLAS CPU 加速)

• 請安裝 openBLAS

Other Questions

• 有學員回報在 win10 安裝 Anaconda2 後，使用 pip install theano/ pip install keras 出現下方錯誤訊息：

UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xb8 in position 0: ordinal not in range(128)

此為 Anaconda2 的預設編碼問題。請在 Anaconda2\Lib\site-packages 裡增加一個 sitecustomize.py，內容如下：

import sys 
sys.setdefaultencoding('gbk')

之後在 pip install theano/keras 試試看，若有問題請再來信。謝謝該位熱心的同學提供解法 :)。