最近需要仿真一篇关于S-RNN框架的深度学习论文，该论文需要安装一个学习的SRNN框架，具体见以下链接：
https://github.com/asheshjain399/NeuralModels
在安装过程中，使用github的方法直接安装NeuralModels，会出现一些问题，需要自行安装numpy库，scipy库和matplotlib库，但是在安装好后，发现使用该框架的计算速度非常慢，基本例程在我的电脑上跑了三天才跑完，后来才发现直接安装的python库是没有加速的，所以要自己按照特定的步骤安装numpy和scipy，并经过测试才行，具体参照以下链接：
http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/47065475
接下来对SRNN的安装过程进行说明：
1.安装setuptools和pip
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apt install python-pip pip install -U pip setuptools |
2.安装numpy，scipy和theano
按照http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/47065475链接的方法安装numpy，scipy和theano，我这里选择的是atlas的方法，所以后面编译安装numpy和scipy的方法没有尝试，这样跑历程基本只要4小时左右，比之前快了很多。
此外在安装过程中还会出现其他bug，因此需要提前安装3,4,5的库
3.安装matplotlib
出现bug：
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ImportError: No module named matplotlib.pyplot |
解决方案：
先装预装库
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sudo apt-get install libpng-dev |
安装freetype:
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cd ~/Downloads wget http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/freetype-2.4.10.tar.gz tar zxvf freetype-2.4.10.tar.gz cd freetype-2.4.10/ sh ./congfigure make sudo make install |
安装matplotlib
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sudo pip install matplotlib |
4.安装python-tk
出现bug：
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No module named _tkinter, please install the python-tk package |
解决方案：
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sudo apt-get install python-tk |
5.安装nose
出现bug：
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ImportError: Need nose >= 1.0.0 for tests |
解决方案：
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pip install -U --force --user nose |
6.安装NeuralModels框架：