深度学习-theano-windows -cuda-环境搭建

本文将详细介绍深度学习之cuda的环境搭建

工具：支持CUDA的显卡（安装cuda6.5），VS2013，Anaconda。

步骤：

1.安装cuda6.5

这个不详细介绍，网上有许多文章。注意选择你对应的系统（我的是windows8.1 64位版，Desktop是台式机，Notebook是笔记本，其实选错了你也安装不上）

下载cuda6.5官方网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65

cuda6.5是傻瓜安装，最好不要修改它的默认文件路径。

完成后打开命令提示符输入nvcc -V然后回车，如图。

在WindowsVista, Windows 7, Windows 8, Windows Server 2003, and Windows Server2008平台上:可以打开下列.exe文件查看是否安装完成。

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.5\bin\win64\Release

如果CUDA安装正确，则所有案例都是能够运行的

完成安装后重启一下电脑

2.安装Anaconda

我选的版本是1.8，因为最新的版本没有MinGW文件夹

Anaconda百度云链接：http://pan.baidu.com/s/1qWN06qK 密码：44st

或者去官方网址https://repo.continuum.io/archive/index.html，找到Anaconda-1.8.0-Windows-x86_64.exe

（根据自己的系统选择相应的版本下载）

下载完成后安装，傻瓜式安装。

下载theano的zip文件：https://github.com/Theano/Theano ，网址打开后右边有个Download Zip选项，

下载完成后解压将里面的theno文件复制到D:\deep\Anaconda\Lib\site-packages下（这一步是看网上弄的，下面要把theano这个文件夹删掉，不知道需不需要，以防万一还是做一遍吧）

添加环境变量path（注意是英文的分号）:D:\deep\Anaconda\MinGW\bin;

                               D:\deep\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;

新建环境变量：  PYTHONPATH:

D:\deep\Anaconda\Lib\site-packages\theano

4.配置.theanorc.txt文件

在Home目录（不知道可以打开命令提示符，如我的Home目录是C盘->用户->Xu）

新建一个名为.theanorc的txt文件，里面输入

[blas]ldflags =[gcc]cxxflags = -ID:\Anaconda\MinGW[nvcc]fastmath = Trueflags=-LD:\Anaconda\libscompiler-bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\binbase_compiledir=path_to_a_directory_without_such_characters[global]floatX = float32device = gpu

保存

添加环境变量Path：D:\deep\Anaconda\Scripts

5.安装theano

将上一步的theano文件夹（即D:\deep\Anaconda\Lib\site-packages\theano）删除。
打开命令提示符，输入pip install theano回车（注意空格），然后它会自动安装，注意保持网络畅通

稍等片刻即可自动安装上最新版的Theano深度学习框架。这时可到D:\deep\Anaconda\Lib\site-packages下查看是否已经有theano和Theano-0.7.0-py2.7.egg-info两个文件夹，若有则表明已经安装成功。一般情况下，这一步不会出错，很容易操作。

6.修改.theanorc.txt文件

最终版.theanorc.txt文件百度云链接：http://pan.baidu.com/s/1kDzyu 密码：5ubd

或者将以下内容复制粘贴，我也不知道里面是些啥东西。

[blas]
ldflags=

[gcc]
cxxflags = -ID:\deep\Anaconda\MinGW（注意选择自己的路径）

[nvcc]
fastmath = True
flags=-LD:\deep\Anaconda\libs（注意选择自己的路径）
compiler_bindir=D:\vs2013\VC\bin（注意选择自己的路径，你的可能是C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin）
flags =  -arch=sm_30
base_compiledir=path_to_a_directory_without_such_characters

[global]
openmp = False
floatX = float32
device = gpu
allow_input_downcast=True

7.测试

检查theano是否配置成功，打开命令提示符，输入python回车，再输入import theano回车，

若没有其他错误信息输出这表明theano配置正确。如下图所示。

在Anaconda文件夹下会有一个名为Spyder的软件，它长这样，如果没有可以搜索。

在里面输入

from theano import function, config, shared, sandboximport theano.tensor as Timport numpyimport time vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per coreiters = 10000 rng = numpy.random.RandomState(22)x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))f = function([], T.exp(x))print f.maker.fgraph.toposort()t0 = time.time()for i in xrange(iters):    r = f()t1 = time.time()print 'Looping %d times took' % iters, t1 - t0, 'seconds'print 'Result is', rif numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):    print 'Used the cpu'else:    print 'Used the gpu'

配置成功后会显示如下

终于完了，接下来要学习深度学习的人脸识别方面内容，希望有这方面学习资料的朋友告诉在下一下。

参考文档：

http://blog.csdn.net/m624197265/article/details/45700619

http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029

https://github.com/zzbased/memo/blob/master/anaconda+theano+cuda+vs2012%E7%BC%96%E7%A8%8B%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md