今天給大家介紹下在ubuntu14.04中安裝scikit-neuralnetwork：(安裝流程為從頂層向下安裝，頂層包需要下層什麼樣的包就再補安裝什麼樣的包去滿足頂層包的需要環境，這樣安裝的成功率會很高)，另外需要有耐心去檢視ubuntu的Terminal提示的錯誤資訊，其實ubuntu安裝過程已經把錯誤資訊很好的提示在terminal上。提前預備熱身時看一下gitHub上的介紹關於scikit-neuralnetwork的coding；謹記哦：缺什麼補什麼，就一定會安裝成功的。（中間會涉及安裝好多別的包比如：numpy、scipy、Theano、pylearn2、Lasagne、matplotlib等等的包）

     1：首先在Ubuntu中輸入Python檢視Ubuntu中自帶的python版本，一般情況下預設的版本是2.7.6（一般在2.7.9以後的版本會自帶pip命令）；

     2：不放心的話輸入pip命令進行檢查。Ubuntu14.04版本必定會報錯；

     3：安裝pip命令。sudo apt-get install python-pip。報錯unable to locate package python-pip；(注意：apt-get install 是安裝ubuntu系統級別需要的包，pip install是安裝python需要的包)

     4：上面錯誤的解決辦法為更新ubuntu14.04系統：sudo apt-get update

     5：試圖安裝scikit-neuralnetwork：sudo pip install scikit-neuralnetwork；查看出錯資訊，按照出錯誤的提示資訊安裝下層的包。下圖是提示的錯誤資訊。故需要安裝python-dev：sudo apt-get install python-dev；

      6：再一次試圖安裝scikit-neuralnetwork：sudo pip install scikit-neutralnetwork；查看出錯資訊提示，按照出錯誤的提示資訊安裝下層的包。下圖是提示的錯誤資訊。故需要安裝numpy、scipy、Theano：sudo pip install numpy scipy Theano

     7：在安裝numpy、scipy、Theano中時又出現了下圖的錯誤，根據錯誤的提示資訊安裝相對應的包：sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran；

     8：再一次安裝numpy、scipy、Theano包：sudo pip install numpy scipy Theano；這回會安裝成功；測試命令：進入python匯入numpy、scipy、theano包：import numpy；import scipy； import theano；如果沒有提示錯誤，則成功安裝。

     9：根據官網介紹在正式安裝scikit-neuralnetwork之前還需要兩個安裝包。詳細資訊見下圖：故需要安裝pylearn2和Lasagne兩個包。

       10：安裝pylearn2包。命令：sudo pip install  -e Git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package；根據提示資訊沒有安裝git報錯，錯誤如下圖所示，安裝git命令：sudo apt-get install git；然後在繼續安裝pylearn2；安裝命令：sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package；

       安裝成功pylearn2，進行測試pylearn2： import pylearn2是否報錯，沒報錯成功否則失敗。

     11：安裝Lasagne包。命令：sudo pip install -e git+https://github.com/Lasagne/Lasagne.git#egg=Package；然後進行測試：import lasagne；

    12：正式到了可以安裝scikit-neuralnetwork了，命令：sudo pip install scikit-neuralnetwork；

    13：克隆github上的程式碼：sudo git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git；

    14：ls進行檢視當前目錄都有神馬，進入scikit-neuralnetwork資料夾下：cd scikit-neuralnetwork；

    15：ls進行檢視當前目錄都有神馬，執行setup.py：sudo python setup.py develop

    16：安裝完畢。

    17：安裝nose進行測試：sudo pip install nose；

    18：檢視nose版本：nosetests -V sknn.tests；

    19：進行測試scikit-neuralnetwork：nosetests -v sknn.tests，進行測試，有一個錯誤，根據錯誤提示是沒有pandas這個module，因此安裝module。

      20：安裝pandas，命令：sudo pip install pandas；

      21：安裝matplotlib視覺化包，命令：sudo pip install matplotlib；根據下圖錯誤提示資訊需要安裝3個包：png、freetype、jpeg：命令：sudo apt-get install libpng-dev libjpeg8-dev libfreetype6-dev； 安裝完上面的包後再一次安裝matplotlib包：sudo pip install matplotlib；

     22：視覺視覺化測試是在scikit-neuralnetwork包下面有一個examples資料夾，命令：python examples/plot_mlp.py --params activation；效果圖如下圖所示：

       23：在scikit-neuralnetwork包下的examples包下的bench_mnist.py檔案做mnist資料集測試：  python examples/bench_mnist.py sknn

       24：以上就是安裝scikit-neuralnetwork，中間安裝了Theano、numpy、scipy、pylearn2、Lasagne等等的包。