在Linux系统上安装Theano是一项非常重要的任务，特别是对于那些希望进行深度学习和神经网络研究的人来说。Theano是一个开源的Python库，用于高效的多维数组数学运算。它可以很容易地在GPU上运行，提供了快速的数值计算能力。在这篇文章中，我们将介绍如何在Linux操作系统上安装Theano。

首先，确保你的Linux系统已经安装了Python。大多数Linux系统都预装了Python，你可以通过在终端中输入python -V来检查Python的版本。接下来，我们需要安装Theano的依赖库。我们可以通过以下命令来安装需要的依赖：

```
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
```

上述命令会安装NumPy、SciPy、pip等必要的库，并且会下载Theano所需的其他依赖。接着，我们通过pip安装Theano：

```
sudo pip install Theano
```

安装完成后，我们可以通过以下方式验证Theano是否成功安装：

```
python -c "import theano; print(theano.tensor.dscalar)"
```

如果没有报错，说明Theano已经成功安装在你的系统上了。现在，你可以开始使用Theano进行深度学习和神经网络研究了。

对于那些希望在GPU上运行Theano的用户，还需要安装CUDA。CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以提高GPU的计算性能。首先，下载适用于你的Linux版本的CUDA安装包，并按照官方文档的指导安装CUDA。安装完成后，需要配置Theano以在GPU上运行。你可以通过编辑Theano的配置文件来指定使用GPU：

```
nano ~/.theanorc
```

在配置文件中添加以下内容来配置Theano使用GPU：

```
[global]
device = gpu
floatX = float32

[nvcc]
fastmath = True
```

保存并关闭文件后，你可以再次验证Theano是否成功配置为使用GPU：

```
python -c "import theano; print(theano.sandbox.cuda.dnn.version() if theano.config.device.startswith('gpu') else 'No GPU available')"
```

如果输出显示GPU的信息，说明Theano已成功配置为在GPU上运行。

总之，安装Theano对于在Linux系统上进行深度学习和神经网络研究至关重要。通过遵循以上步骤，你可以很容易地在Linux系统上安装Theano，并在GPU上运行。祝你在使用Theano时取得成功！