Windows10+Theano+CUDA8.0+Keras配置安装过程

参考资料：

http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html

http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/using_gpu.html#testing-the-gpu

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23116379

http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/47684673

（如下操作需要在联网情况下进行，下面所有路径均为我自己的。大家应该根据自己的路径进行安装和配置）

（1）安装Anaconda（到官网上进行下载，然后直接安装）。

（2）安装一些需要的库，使用pip install ***进行安装。比如：numpy，scipy，matplotlib，pandas，requests，statsmodels，scikit-learn等。

（3）利用conda install mingw libpython命令进行MinGM的安装。可能一次不能成功，多试几次操作即可。安装MinGM实际上是在Windows下安装g++/gcc编译环境。我们在命令行cmd下使用gcc -v可以检验出是否安装成功。

（4）在环境系统变量path中添加MinGM的变量位置：E:\Profession\Python\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib

和

E:\Profession\Python\Anaconda\MinGW\bin

（5）在系统变量中新建变量PYTHONPATH，并添加python和theano的位置：

         

    对于有的blog指导：

修改默认后端

    打开C:\Users\当前用户名\.keras,修改文件夹内的keras.json文件，我们仅需要修改：

backend是指我们使用的平台是theano，image_dim_ordering是指处理图像维度顺序，可以上网仔细查看一下（个人以为没必要修改）

（5）执行下列的conda安装操作：

conda install mkl-service

conda install mkl

conda install nose

conda install sphinx

conda install pygments

conda install pydot-ng

conda install m2w64-toolchain

conda install git

pip install parameterized

（7）安装CUDA drivers（下载http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）和CUDA Toolkit（下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），一切默认安装（安装后会在环境变量中出现CUDA_PATH，这就是安装路径）。安装后（机器要重启），在系统环境变量中可以看到如下配置：

     在cmd命令行中使用nvcc -V查看CUDA是否安装成功，安装成功则返回：

（7）下载cuDNN，并进行解压。将三个文件夹复制到安装CUDA的地方覆盖对应文件夹，默认文件夹在：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

（9）使用conda install theano pygpu进行theano的安装。但这时的安装会有些许的问题，就是编译时会显示debug的信息，这个可以通过安装theano develop版本解决。即在github下载最新的theano的zip文件，解压后是theano-master，把里面的theano文件直接拷出来，替换原来在C:\Anaconda2\Lib\site-packages\theano的文件。但不替换也可以，不影响使用。

我们从https://github.com/Theano/Theano.git上进行下载，并进行处理替换。

（5）安装完theano后，会进行配置.theanorc.txt。在cmd命令行上出现C:\Users\Administrator>，那么我们就要在C:\User\Administrator文件夹内新建.theanorc.txt，并在其内部进行配置，我的配置如下：

[global]

openmp=False

device = gpu #使用gpu加速

floatX = float32

allow_input_downcast=True

[lib]

cnmem=0.1 #最好在0.1-0.9之间

[blas]

ldflags=

[gcc]

cxxflags=-IE:\Profession\Python\Anaconda\MinGW #自己的MinGM的位置

[nvcc]

flags = -LE:\Profession\Python\Anaconda\libs ##此处是Anaconda的路径

compiler_bindir = C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\bin #此处一定要和你安装的VS的路径保持一致，如果是默认安装的，应该是C:\Program Files(x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin 

fastmath = True

optimizer_including = cudnn #利用cudnn进行优化加速

#flags=-arch=sm_30 #我的加入这句话会报错，去掉就好了

（8）使用pip install keras进行keras的安装。