Python下调用Matlab接口

1. 安装Matlab到目录$Matlab_Path 2. 安装Matlab Engine API for Python cd $Matlab_Path/extern/engines/python python setup.py install 3. 在Python中使用 (a). 加载库 import matlab.engine (b). 开启引擎 mat_eng = matlab.engine.start_matlab() (c). 把matlab文件放到当前工程目录下,如’./BSS_EVAL.m’ (d). 如有需要进行tpye转换,如 input = matlab.double(input) (d). 调用BSS_EVAL.m函数 params = mat_eng.BSS_EVAL(input)

Win7配置Theano环境,附Ubuntu+TensorFlow安装

可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的。如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 2. 安装Visual_Studio: https://www.visualstudio.com/ 3. 安装JDK http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 4. 安装CUDA 使用GPU加速(选择自己的配置,如Windows – x86_64-7-local) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 5. 安装ANACOND可以免去安装很多Python库的麻烦: https://www.continuum.io/downloads#_windows 6. Python IDE: PyCharm: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 7. 配置G++ 官网给的建议是安装TDM-GCC(http://tdm-gcc.tdragon.net/),但是我安装之后出现g++加载错误,不确定是不是版本不匹配的问题。在参考博文(http://blog.sina.com.cn/s/blog_96b836170102vq22.html)中提到可以安装MinGW解决g++问题,解决方案为:在cmd输入:conda install mingw libpython,MinGW等文件夹会自动装到anaconda下面。 8. 安装Theano https://github.com/Theano/Theano/archive/master.zip 解压,进入目录在命令行中执行“python setup.py develop” 9. 配置GPU和G++编译环境:创建文件C:\Users\jacoxu\.theanorc,内容如下: … 继续阅读

Theano教程

感谢TJ同学讲解Theano. – 20141210 上次使用Pycharm的时候我们已经安装了Pycharm 和 Anaconda,这里我们在安装一下Theano,安装Theano有两种方式: 1. 在anaconda下pip install theano; 2. 下载Theano的安装包进行安装。 Theano是什么? Python是解释性语言,Theano是Python的一个库,提供了很多接口,可以隐形的和GPU打交道,不需要GPU编程,免去了学CUDA的麻烦。 GPU 默认是32位的,如果写64位会报错的。 安装 需要安装的东西: 1. Pycharm, Anaconda,Theano,iPython(可选) 所有的Theano接口都是以 T.* 命名。 参数共享,borrow参数: Theano 和Python 的内存空间相互独立。 先在内存中用numpy初始化一个数据,然后要搬到GPU上。如果数据量不是太大,而且我们非常希望使用GPU的话,默认的就是Deep Copy, 而有时数据会非常庞大,copy过程更浪费时间,那么我们使用shallow copy。额。。。这部分待理解,因如果分区当前配置了使用GPU,则Borrow参数无效。 迭代,用Theano 求梯度非常方便。 如果学习源码的话,可以查看pylenra. 教程的话,过一遍 http://www.deeplearning.net/tutorial/ 即可。

Python IDE使用之Pycharm

之前装过 Python(x,y) (见 http://jacoxu.com/?p=187 ),但是发现IDE使用很不方便,朋友推荐使用Pycharm Python作为⼀种流⾏的现代交互式编程语⾔,利⽤它与计算机交流简单⾼效,是智力工作者的得力工具。Python发展到现在,在它的框架下已经有⼤量优秀且免费的程序库。Python在科学研究领域的应⽤也相当成熟,经过简单的学习,利用它可以零成本地,简单高效地完成大量科研工作,如绘图相关、矩阵相关、符号代数相关、并行计算相关、数据分析相关等等。 IDE安装篇:直接上链接:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/pycharm-test.html 我的安装版本是:pycharm-community-4.0.1 参考:另一方面,也由于Python的相关程序库已经相当庞大,而且库之间可能存在相互依赖关系,对程序的编译和安装造成了困难,不便于初学者直接使⽤,所以出现了许许多多的集合了特定功能的已经编译好的Python发行版,在科学计算领域推荐大家使用Anaconda。 简单来讲 Anaconda 是 Python 的科学计算包的合集(195+)。它包含了众多关于科学、数学、⼯程、数据分析等⺫的的程序包(模块),比如常用的的ipython,numpy、 scipy和matplotlib等。它是跨平台的,Linux, Windows, Mac下都可以正常方便的安装使用。 它也是完全免费的! 更详细的信息请进主页:https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ 我安装的版本是:Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64

Win7下Python的安装与使用

Python是一种面向对象的, 动态的程序设计语言, 具有非常简洁而清晰的语法, 既可以用于快速开发程序脚本, 也可以用于开发大规模的软件, 特别适合于完成各种高层任务. 科学计算最基础的工具库, NumPy, SciPy. 二维绘图以及三维可视化库, matplotlib, , Chaco, Mayavi. 程序和界面开发, Traits, TraitsUI. 与Matlab相比, Python最大的优点是完全免费, 其次在文件管理, 界面设计和网络通信方面Python都有着丰富的扩展库. 科学计算用的Python集成软件包: Python(x,y), 版本号与它所使用的Python版本号相同. http://www.pythonxy.com (建议选择Full安装模式, 安装路径 c:\pythonxy). 打开网页时可能会跳转到http://code.google.com/p/pythonxy/ . 点击左侧栏Downloads – Show all 可以看到和Python相关的所有下载文件, 完整的安装包有400多M, 但是由于单文件限制在200M以内, 所以要下载最近的pythonxy版本(当前最新完全安装包为2.7.2.1,其他的大部分为更新包, 要注意) 找到Python(x,y)-2.7.2.1.zip … 继续阅读