深度学习笔记:windows10+visual studio 2013+cuda7.5+theano+lasagne环境配置
2015-12-14 23:22
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1、目前visual studio最新版本是VS2015,但VS2015不支持CUDA,所以只能降级为VS2013。VS2013可以在微软官网下载。安装完毕后,需要安装python开发环境,File-New-Project,选择Python,会提示你升级python工具包,点击升级即可。升级完毕后,可以建立python project,运行python脚本。
2、安装cuda7.5,同样是在nvdia官网下载,下载时会让你选择版本,我的是Windows 10 X64系统,选择正确版本,下载离线安装版。需要注意,如果同时安装了VS2015,安装CUDA会报错,将VS2015卸载后安装成功。
3、然后配置Python安装环境,这里推荐使用Anaconda,它是一个python安装包管理器,用它来安装python的各种科学计算包非常方便,具体可以百度或google。
4、安装theano,我是用pip安装的,在命令行运行 pip install theano,即可。然后为theano配置GPU。在此之前,需要安装mingw和OpenBLAS,mingw可使用Anaconda安装,OpenBLAS我是直接在SourceForge上下载的,没有安装,直接有dll可用。然后在C盘用户目录下,我的是“C:\Users\Rigel.cn”,建立一个名字为“.theanorc.txt”的文件,里面内容为,
[global] device = gpu floatX=float32 [blas] ldflags=-LC:\Users\Rigel.cn\Downloads\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin -lopenblas [gcc] cxxflags= -IC:\mingw-w64\x86_64-5.2.0-win32-seh-rt_v4-rev1\mingw64\include [nvcc] flags=-LC:\Users\Rigel.cn\Anaconda2\libs compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin
</pre><pre name="code" class="html">其中,ldflags是libopenblas.dll所在路径,flags是python的libs目录。可通过修改device字段,在cpu和gpu之间切换。
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">5、lasagne的安装较简单,参照github的方法即可,git clone后,在本地目录运行 python setup.py install即可。</span>
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">使用如下网址中的方法测试GPU配置是否成功</span>
http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html
</pre><pre name="code" class="html">我的GPU是GT 720,运行check1.py,使用CPU是13秒,使用GPU是1.3秒,快了10倍。
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