Win10配置theano GPU GTX1080 cuda8 终极避坑指南

Win10-64bit +GTX1080+CUDA8+

CUDNN-V5+theano0.9.0+anaconda2

+python2.7.12+nvidia driver version  372.90

1.如果没有特殊需求，请务必在ubuntu系统下安装（坑少，资料多）用tensorflow多好啊

2.如果安装过程中遇到问题，建议去谷歌theano-users论坛 （如有Gmail账号还可以发帖提问）也可以去stackoverflow，github上找找

 谷歌theano论坛(你懂的）

3.本机环境：Win10-64bit，GTX1080

4.建议安装Anaconda2  自带python2.7 （python3.X可能会有不少坑）、

安装Anaconda2

•             下载 Anaconda， 从https://www.continuum.io/downloads，然后按要求安装即可

默认C盘，如果想安装在其他盘不要在其他盘中新建目录，直接修改成你要安装的目录，它会自动给你新建文件夹

•             为Anaconda 添加国内镜像，在cmd 窗口输入下面命令：

condaconfig --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

condaconfig --set show_channel_urls yes # 设置搜索时显示通道地址

 

执行上面命令后，在系统Users目录下会出现.condarc 配置文件

需要手动去掉- defaults 项。

 为pip 添加国内镜像，pip 是一个安装和管理 Python 包的工具，有时Anaconda没有的包可以用pip 安装.

我们也可以为pip设置国内镜像，方法是，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，然后在pip目录下新建文件pip.ini，内容如下：

 [global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

至此，Anaconda安装完毕，你便拥有了Python、IPython、集成开发环境Spyder、的一个Python科学计算开发环境，如果还需要其它开发包可以利用conda命令继续安装。比如下面，我们继续安装一些非默认安装的第三方包来配置深度学习Theano开发环境

•     利用Anaconda 配置 Theano 开发环境

（1）如上安装好Anaconda

（2）在cmd窗口输入 conda list 命令，会显示现在已经安装好的开源包：

（3）安装 Mingw 和libpython

     从上面列表中我们会发现默认安装中并没有这两个theano需要的库。

     所以利用conda install 命令安装Mingw和libpython，在cmd窗口输入：

      conda install mingw libpython

系统环境变量：PATH 中应有以下几项，没有的话需要手动安装，路径是你自己的anaconda安装路径。

    E:\Anaconda;

    E:\Anaconda\Library\bin;

    E:\Anaconda\MinGW\bin;

    E:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;

    E:\Anaconda\Scripts;

这里，注意 如果你之前有安装过python和mingw要把它们的路径从PATH中删除，最好从控制面板中把原来的给卸了。

（4） 设置theano的配置文件：

在user目录下，也就是cmd窗口的起始目录下，新建.theanorc.txt 文件，然后键入：

   [global] 
   openmp=False 
   [blas] 
   ldflags= 
   [gcc] 
   cxxflags=-IE:\Anaconda\MinGW

 将红色的部分改成你自己的安装目录。

现在这样的写法是cpu下使用theano的配置，当安装了cuda驱动之后，我们再进行gpu的配置。这些弄完之后，最好重启下电脑。

注意配置文件在C盘user目录下，名字是.theanorc，文本文件，不要保存成.theanorc.txt.txt

（5） 安装Theano

   进入cmd，输入:

    pip install theano

    便可完成安装。

现在的日期是2017年4月13日，我安装的theano版本是0.9.0

（6）安完theano之后，按说是配完theano的CPU开发环境了。

这时候在cmd中输入python，进入python之后

>>> import  theano

>>>

出现这个就万事大吉了，一般没有warnings。如果有ImportError，那就要上网找找是什么原因了。

我当时是因为系统中有不同版本的python和mingw（在安装anaconda之前安装的）PATH中还有以前版本的路径。ImportError: cannot import name gof

当时找了好久，各种说法什么把theano卸了重装，有没有命名冲突，皆不好使。theano import error

有问题多去谷歌上查查。全球人民的智慧（虽然感觉用theano的人并不多。。。

（7）配置GPU环境。

官网上查自己显卡对应支持的cuda，然后选择对应支持的cuda进行下载。

安装cuda之前要先安装vs编译器，网上推荐的是vs2010-2013。先安装vs再安装cuda。

我用的版本是VS2013，安装教程之前写过，点击打开链接   欸，好像写的是按照百度经验来就行。

CUDA一路默认安装就行。建议把360安全卫士退了安装。我的显卡是GTX1080，下载的是CUDA8。

安装完事之后系统会自动添加环境变量CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8

检验你的CUDA安没安好，在CMD窗口输入：nvcc -V

如果显示你的CUDA版本才可以

看网上有的博主说能看到这个信息还不能够，得去CUDA Smaples中 打开deviceQuery.cpp 编译运行

result = PASS

才算CUDA安装好了。

CUDA Samples文件夹在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples（如果你默认安装的话）

C:\ProgramData是隐藏文件夹，需要在“查看”中显示隐藏文件夹。

安装好cuda之后，重新修改theano配置文件。.theanorc.txt

我的配置文件为：

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


[blas] 
ldflags= 


[gcc] 
cxxflags=-IE:\Anaconda\MinGW


[nvcc]
flags = -LE:\Anaconda\libs
compiler_bindir = E:\VS2013\VC\bin 
fastmath = True 
flags=-arch=sm_30


[lib]
cnmem = 0.5

去NVIDIA官网注册个账号，下载CUDNN文件，解压缩把lib bin include文件分别复制到CUDA对应的目录下。

我下载的CUDNN是cudnn-8.0-windows10-x64-v5.0-ga这个版本的。

至此，theano的GPU环境应该是配好了。

打开CMD输入python

>>>import pyhton

之后会显示你的GPU信息，也许还有几条warnings 不影响。

================愉快的分割线===================================================================

如果出现了以下这个问题，就是有Using gpu device......之后，还有

Traceback (most recent call last): File ", line 1, in File E:\Anaconda\lib\site-packages\theano__init__.py, line 116, in theano.sandbox.cuda.tests.test_driver.test_nvidia_driver1() File E:\Anaconda\lib\site-packages\theano\sandbox\cuda\tests\test_driver.py, line 41, in test_nvidia_driver1 raise Exception(The nvidia driver version installed with this OS

Exception: The nvidia driver version installed with this OS does not give good results for reduction.Installing the nvidia driver available on the same download page as the cuda package will fix the problem: http://developer.nvidia.com/cuda-downloads

这应该是系统显卡驱动版本的问题。

这个玩意儿我折腾了好几天才把它弄好。

我电脑最原始的显卡驱动372.90   安cuda8的时候自动给我安了376.51，就出现了上边这个问题。

我以为我驱动版本太低了，就又下了个381.65最新版的驱动，还是出现了上边这个问题。

我又把驱动退回到372.90，嘿，就好使了。

还有个问题，就是我配完GPU之后，anaconda带的Spyder闪退，我就conda uninstall spyder 然后conda install spyder

现在这个Spder还是只能用CPU好使，用GPU有毛病。我的测试代码拿Jupyter notebook跑的

哪位同学知道怎么解决spyder的这个问题烦请告知！谢谢！

还是那句话，每台电脑的软硬件环境都不一样，如果对你有帮助，那就太好了，如果没有，那就再查查，去stackoverflow，github, 谷歌的theano-users论坛，其他博客……

参考资料：

1.师兄

2.关于显卡驱动的：https://github.com/Theano/Theano/issues/5530

3.   http://www.cnblogs.com/zhangjianheng/p/6215529.html

4.  http://blog.csdn.net/windforever2014/article/details/52037635

5.  http://blog.sina.com.cn/s/blog_87ecc6830102wnh1.html

6.  http://www.jianshu.com/p/b8a703df5318http://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/51858903

7.  http://www.jianshu.com/p/b8a703df5318

鸣谢：微博首页的大神们 比哈特~