【参考1：运行nosetests -v sknn.tests出错解决方法 - 状况1:依赖库版本不正确导致】(https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork/issues/224)(https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork/issues/216)
【参考2：运行nosetests -v sknn.tests出错解决方法 - 状况1:】
【参考3：scikit-neuralnetwork Github网站】(https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork)
【参考4：pylab不显示图像窗口解决方法】(http://www.cnblogs.com/cpointer/p/4494946.html)
【资料1：scikit-neuralnetwork框架】(https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork/issues/224)
【资料2：深度学习资料】(http://deeplearning.net/reading-list/)
【资料3：CUDA驱动网站】(https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)
【资料4：Anaconda官方网站】
一般的科学计算工作可以使用Anaconda(它都整合好了科学计算所需要的库，详见【资料4】)，但是由于版本问题，所以会出现兼容错误，这里还是不用anaconda
首先安装scikit-learn numpy scipy theano
sudo pip install scikit-learn==0.17
sudo pip install scipy==0.17.0
sudo pip install theano==0.8.1
sudo pip install -U numpy
sudo pip install scikit-neuralnetwork
sudo pip install matplotlib
sudo pip install pandas
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install git
sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2#egg=Package
git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
cd scikit-neuralnetwork
python setup.py develop
注：测试发现如果CPU是一核的CPU那么会报错(如下)，所以尽量不要在虚拟机测，而且后面如果用Cuda那么虚拟机完全就废了
FAIL: test_ThreadingDefault (sknn.tests.test_platform.TestPlatformPseudoModule)
Traceback (most recent call last):
File “/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sknn/tests/test_platform.py”, line 70, in test_ThreadingDefault
assert_true(int(os.environ[‘OMP_NUM_THREADS’]) > 1)
AssertionError: False is not true
sudo pip install nose
nosetests -v sknn.tests