PaddlePaddle

• 从pip 官网下载 pip的源代码

FTP上传

如果无法通过ftp上传，可以查看ftpd的开启情况  getsebool -a | grep ftp
使用命令：setsebool ftpd_full_access=1 将 ftpd_full_access 开启为 on ，就
可以上传了，如果没有这个选项，可以修改其他的选项进行尝试。

#解压
tar -zxvf pip-1.5.5.tar.gz 
cd pip-1.5.5
#安装
python setup.py install
这个时候会报错说少了setuptools

从setuptools官网下载setuptools

#解压
tar -zxvf setuptools-3.6.tar.gz 
cd setuptools-3.6

#安装
python setup.py install

再次安装pip就OK了。

安装PaddlePaddle
pip install paddlepaddle

至此安装完成，可以用下面的代码进行测试 下载房价模型

## 创建一个 housing.py 并粘贴此Python代码 (请确保fit_a_line.tar 是在正确的路径上)

    import paddle.v2 as paddle

    # Initialize PaddlePaddle.
    paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)

    # Configure the neural network.
    x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
    y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())

    with open('fit_a_line.tar', 'r') as f:
        parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)

    # Infer using provided test data.
    probs = paddle.infer(
         output_layer=y_predict, parameters=parameters,
         input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])

    for i in xrange(len(probs)):
         print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)

执行python housing.py 瞧！ 它应该打印出预测住房数据的清单。

补充

• Docker的作用
• 运行Docker需要商业版的Windows，也可以在linux上运行。