Keras深度学习框架配置

Please cite this paper（https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9） if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-small cell lung cancer from 18F-FDG PET/CT images[J]. 2017, 7.

论文引用——3.2 测试平台

项目代码是在Windows 7上运行的，主要用到的Matlab R2013a和Python，其中Matlab用于patch的分割和预处理，卷积神经网络搭建用到了根植于Python和Theano的深度学习框架Keras。Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU，用起来特别简单，适合快速开发。

直接上干货，拒绝走弯路

下载一个Anaconda Python Distribution；网址： https://www.continuum.io/downloads#_windows

无脑安装，一直next

安装完成后，该有的基础包就都有了，安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。然后打开Anaconda Prompt，cd到 .py 文件的路径，输入“python **.py”，注意：这儿和cmd的命令相比多了一个“python”。要是你不加python，会提示错误：拒绝访问。

打开Anaconda Prompt，输入命令，就可以运行py文件了

在打开的Anaconda Prompt的命令行中输入“pip install keras"，稍等片刻，keras直接就安装完了，好方便！

pip install keras

再接着输命令“conda install mingw libpython”，多等片刻，MinGW也就安装完了。

解决g not detected问题

最近我安装的时候感觉特别慢，有时候根本就没有进度，我怀疑是被墙了。

所以我默默地访问外国网站了，然后就有进度啦

接下来呢，开始装theano~三步走

1、下载theano的zip文件（https://github.com/Theano/Theano），解压到你电脑的.../Anaconda/Lib/site-packages/theano目录下，注意：原来这个site-packages里面本身就有一个叫做theano的东西，把它删了！替换成压缩包里的文件，并重命名为theano

2、添加环境变量: path: C:/Anaconda/MinGW/bin; C:/Anaconda/MinGW/x86_64-w64-mingw32/lib;

3、新建环境变量： PYTHONPATH: C:/Anaconda/Lib/site-packages/theano;

好了，理论上theano也安装成功了，测试一下看~在Anaconda Prompt的命令行中输入“python”，回车，然后输入“import theano”，回车。如果你看到“>>>”三个箭头，没有别的乱七八糟的东西了，就说明：你！安！装！成！功！啦！

至此，你已经可以运行keras的神经网络程序了，但是有一个小瑕疵：会警告你cl.exe找不到。你可以不理它，我提供解决方案是

去电脑的C盘目录下检索“cl.exe”，会出来几个cl.exe

靠谱的路径名是：C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio 11.0VCbinx86_amd64

当然啰，前提是你电脑里面装了Visual Studio (VS)，如果没装的话也没关系，装一下就好了啰。提供VS各个版本的免费下载地址：Visual Studio 各版本下载（http://blog.csdn.net/cometnet/article/details/19551125）

下载完，把搜索到的cl.exe的路径添加到系统路径Path里头，这个警告就会消失啦~

（可选）加速库CuDNN

从官网下载需要注册账号申请，两三天批准。网盘搜索一般也能找到最新版。

Windows目前就是cudnn-7.0-win-x64-v5.0-prod.zip。

下载解压出来是名为cuda的文件夹，里面有bin、include、lib，将三个文件夹复制到安装CUDA的地方覆盖对应文件夹，默认文件夹在：

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA

添加环境变量: path: C:Anaconda2;C:Anaconda2Scripts;

Cool，整个64位的python·keras就配置完成了，也就是说可以运行你的深度学习代码啰：)

至于说找keras的源代码，去这儿里随便挑一个，一般就用mnist_cnn.py。

如果你根据“干货”成功地配完了keras，那么就别往下看了，要是没成功，下面就是更加详细的步骤、遇到的错误和对应解决方案。供你参考：)

安装python

我选择的版本是2.7.11版本，注意了！不要装Python3.5.1，不然后续的深度学习配置各种坑。在Python的官方主页下载Python安装包。下载地址是：https://www.python.org/downloads/

下载2.7.11，不要追求最新的！！

选择64位！选择64位！选择64位！说三遍，不然到时候数据量大了就MemoryError了！

就是因为这个原因我要重新装python了！呵呵

我是Windows 7 64位的机子

当然喽，我当初没有装64位是有原因的，因为在运行mnist手写字体识别的神经网络时出现这个问题，那时我为了图简单，就干脆装了32位的python，哎，现在还得填坑！！！

64位的ImageDataGenerator会报错，但是你最后只要别用这个模块就好啦

在下载完成之后，一直点击下一步就OK了。注意：安装在系统盘！！

这儿选择just for me

在安装完成之后，我们需要手动添加环境变量：鼠标右键我的电脑 -> 属性 -> 点击高级系统设置 -> 点击环境变量 -> 点击PATH -> 在最后面加上我们的Python安装路径 -> 点击确定。反正就是Python27这个文件夹的系统目录

我的路径是：C:\Python27

怎么看你有没有装成功咧，打开cmd命令行界面，输入python，返回了版本号，就可以啦

cmd怎么开我就不说了呗~

python安装成功！

安装pip

pip对于python就相当于apple store对于iPhone，是各个包的下载中心，刚刚下完的python相当于一个裸机，需要在pip里面下载一些深度学习需要的包~所以现在我们先下载安装pip。

同样需要在Python的官网上去下载，下载地址是：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads

自动跳转到这儿，下这个好了

下载完，解压到python27文件路径下

解压到这儿

打开，里面有一个setup.py，复制当前路径，在cmd下cd到这儿

cd C:\Python27\pip-8.1.1

到了C:\Python27\pip-8.1.1后，输入

python setup.py install

就酱，输两行代码

这种情况就是“没有配环境变量”！python安装的时候也一样

--------我是分割线---------

当然最近还出现了一个新的错误，就是这个

ImportError: No module named setuptools

要是你没遇到最好，直接跳到下一个分割线，遇到的话解决方法是：

直接用浏览器访问地址：https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，直接打开了get-pip.py的源代码，可以直接把内容拷贝出来，然后在本地创建get-pip.py。就是新建一个txt文档，粘贴内容，重命名成get-pip.py，注意：文件类型改成了.py

运行cmd，cd到get-pip.py所在目录（我是C:\Python27），运行代码：

运行get-pip.py，安装完成

--------我是分割线---------

按照之前介绍的添加环境变量的方法，我们在PATH最后添加：

C:\Python27\Scripts;

然后看看到底pip安装成功了没，在cmd里面输入pip，会出现这个

good for u, 你成功了！

安装深度学习框架Keras

上面都是基本的准备东西，要是你已经跪在前面了，那。。只能。。自求多福：) 啰，我现在要开始正式讲keras怎么用了！

注意一点：python以及keras的所有代码都在cmd界面运行的

我们可以先看看现在python有些什么包，在cmd下输入：

pip list

现在有pip，setuptools，wheel这仨

我们需要先安装scipy和numpy这两个包，注意：这两的比较奇葩，用pip安装会给你出来一堆错误，建议用网上的scipy.exe和numpy.exe无脑装，省事儿。你可能在网上会看到whl等格式文件和所谓的去“官网”（http://www.numpy.org/）安装，我只能忠告一下：不要入坑。

numpy.exe 64位下载地址：http://vdisk.weibo.com/s/sTuT3rm3Mg2jC

scipy.exe 64位下载地址：http://download.csdn.net/download/feixueyinjiayue/9027923

也许scipy.exe需要注册账号，就提供一下我的这两个exe的百度云链接：numpy.exe、scipy.exe

下载完这两个exe，都是无脑安装的，一直摁next即可。然后在cmd下输入“pip list”查看是否安装完，如果成功了是这个界面

阶段性开心一下

接下来我介绍pip这个appstore怎么用。也就是一句话的事儿，在cmd中输入：pip install **(你想下载的包)，回车就好了，确保有网，就可以自动开始下载安装啰，超级简单的。举例：

现在安装完scipy和numpy，我就可以下载安装keras了，就这样

pip install keras

这样keras就成功安装完了。

调试Keras

首先，你得有一个卷积神经网络的keras样例代码，一般来说比较推荐minst的，我可以提供代码和数据（https://pan.baidu.com/s/1nvla4TN#list/path=/），我想这个网站要成为下一步学习的垫脚石了，因为要开始小小地改代码了。

http://keras.io/

这个网站相当于keras的详细使用文档，是学习keras过程中避不开的参考

有了代码和数据，小改一下数据的路径，然后就开始解决一堆报错的问题了嘿嘿嘿：

错误1：sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in

原因：32位的gcc不能编译64位程序。

解决方法：下载并安装64位gcc到E:\MinGW\bin，需要修改环境变量。（亲测不可行，呵呵）

错误2：'g ' is not recognized as an internal or external command.

我就是用我已经安装的codeblocks的g .exe所在的路径放到环境变量里头就行了

错误3：TypeError: max_pool_2d() got an unexpected keyword argument 'mode'

这个就是keras内部的函数定义的时候形参多了一个“mode”，找到这个函数，把mode='average_exc_pad'这项删了即可；找函数的方法如下图，函数在theano_backend.py这个文件内（C:\Python27\Lib\site-packages\keras\backend\theano_backend.py），用搜索找到pool_out = downsample.max_pool_2d这个位置，把该删的删掉！

这个需要修改一下keras内部的代码~

--------我是分割线---------

如果实在遇到的坑太多，就换个方法，要是正常的话直接跳到下一个分割线就好了。

Anaconda python distribution 安装

下载一个Anaconda Python Distribution

网址：https://www.continuum.io/downloads#_windows

无脑安装，一直next

安装完成后，该有的基础包就都有了，安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。然后打开Anaconda Prompt，cd到py文件的路径，输入“python **.py”，注意：这儿和cmd的命令相比多了一个python。要是你不加python，会拒绝访问。

打开Anaconda Prompt，输入命令，就可以运行py文件了

然后在打开的Anaconda Prompt命令行中输入“pip install keras"，这样keras直接就安装完了，好方便！

--------我是分割线---------

好了，我们继续填坑。

错误4：g not detected !

前提是我已经将E:\Program Files (x86)\CodeBlocks\MinGW\bin和lib, include加入系统路径了。呵呵

找不到g ！

解决办法：在[Anaconda2] 中输入命令“conda install mingw libpython”

成功解决g not detected问题

错误5：Exception: Compilation failed (return status=-1073741701)

错误提示长这样

-fPIC问题的解决（http://taoo.iteye.com/blog/1826912）：看不懂，妈的

我的解决方法：首先不要用codeblocks的g .exe，用Anacoda2中自带的MinGW的g .exe，把这个路径加入环境变量

地址是C:\Users\Administrator\Anaconda2\MinGW\x86_64-w64-mingw32\bin，然后呢，错误提示变成了这样

error: CreateProcess: No such file or directory

对于这种错误4，错误5，我要提供一个终极解决方案啦！！！（不能忍了）

64位WIN7上成功安装theano,并运行了g , GPU（http://blog.sina.com.cn/s/blog_990865340101hvuq.html）

我们已经安装完Anaconda了，然后现在要重！新！安！装！theano！

1、下载theano的zip文件(https://github.com/Theano/Theano)，解压到.../Anaconda/Lib/site-packages/theano(文件里面有个theano的文件夹，拿出来放在E:/Anaconda/Lib/site-packages里面)目录下。

2、添加环境变量: path: E:/Anaconda/MinGW/bin;E:/Anaconda/MinGW/x86_64-w64-mingw32/lib;

(32bit E:/Anaconda/MinGW/i686-w64-mingw32/lib;)

新建环境变量： PYTHONPATH: E:/Anaconda/Lib/site-packages/theano;