参考：http://deeplearning.net/software/theano/install.html
为了安装python软件方便，先安装pip。
安装方法，见google
安装Theano的先决条件：
1，python 2.6以上；
2，BLAS
3，numpy（依赖BLAS，虽然没有亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速）
4，SciPy（依赖BLAS）
安装BLAS方法，如下，有点麻烦：
一共就是 blas、blas-devel、lapack、lapack-devel、atlas、atlas-devel要安装，
都可以通过yum安装；
cblas不确定是否要按照；
BLAS的安装，在redhat下，安装步骤如下：
1，yum install gcc-gfortran 安装fortran编译器
2，下载BLAS和CBLAS：http://www.netlib.org/blas/上，blas.tgz和cblas.tgz
3，安装BLAS，cd 到BLAS目录下，然后直接make就行，编译成功后有一个blas_LINUX.a产生；
4，链接blas库文件：ln -s xxxxxxx/BLAS/blas_LINUX.a /usr/local/lib/libblas.a
5，安装CBLAS，cd到CBLAS目录下，将MakeFile.in改成MakeFile.in.bkp作为备份，然后用这个命令，建立一个链接：ln -s Makefile.LINUX Makefile.in ；再然后修改MakeFile.in里面的BLLIB = 行，让等号右边指向blas_LINUX.a文件，然后保存后，输入make all；编译成功后会在lib下生成cblas_LINUX.a文件；
6，把这个库文件在 /usr/local/lib 下做一个 快捷连接即可。
ln -s xxxxxx/CBLAS/lib/cblas_LINUX.a /usr/local/lib/libcblas.a
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刚发现，可以用yum install blas安装，，我去，btw还需要安装 blas-devel
除了blas的包，还得安装lapack、lapack-devel、atlas、atlas-devel，幸好可以yum安装。
运行以下代码即可
yum install blas blas-devel lapack lapack-devel atlas atlas-devel --nogpgcheck
注意：atlas的安装包不是 atlas-c++.x86_64 atlas-c++-devel.x86_64，这俩是一个接口啥啥。
安装numpy：
直接pip install numpy搞定；
安装SciPy，直接pip install SciPy搞定
然后就是安装Theano，也是直接pip install Theano搞定
验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：
>>> import numpy
>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)
False
结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。
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