Windows8.1下安装theano和CUDA

操作系统：Windows8.1 64bit

Python版本：2.7

CUDA版本：CUDA7.5

VS版本：Visual Stduio 2013

瞩目：theano的配置异常繁琐，如果有哪里报错很正常，请保持耐心，按照本贴可以解决大部分人的需求，不过还是希望多参考各种攻略，肯定能找到解决办法的（楼主能说差点就重装系统了吗）

建议：如果没有安装Python的话，建议安装Python科学计算环境Anaconda，其中包含了大部分的python库，会节省时间，其他WinPython、Python(X,Y)也可，原理类似

提醒：请保持各软件均为64位，即与系统一致，32位下未测试

1、安装Anaconda

下载地址：https://www.continuum.io/downloads。

下载python2.7、64bit对应的windows版本，下载后安装，我选择的默认安装路径（C:\Users\Tori\Anaconda2，此路径请根据自己的实际情况），默认配置环境变量。

2、安装MingW

MingW不包含在Anaconda1.8之后的版本中，但因为需要G++编译代码，所以需要额外安装

安装很简单， 在Anaconda的命令行界面下输入：conda install mingw libpython，MingW会自动安装在Anaconda下面

MingW的环境变量应该是不用配置的，如果不放心，可以添加C:\Users\Tori\Anaconda2\MinGW\bin;和C:\Users\Tori\Anaconda2\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;

3、安装theano

1）可以利用python的pip功能安装，在Anaconda的命令行下面pip install theano，不过此方法不一定保证theano是最新的，所以更推荐后面的方法

2）前往theano的发布地址：https://github.com/Theano/Theano

      通过Download ZIP下载theano的文件，解压后把theano放到C:\Users\Tori\Anaconda2\Lib\site-packages下面

      或者下载完毕后，可以利用setup.py安装theano，在命令行下python setup.py install，安装好后，在C:\Users\Tori\Anaconda2\Lib\site-packages下会有个theano-XXX-XXX的文件夹，不过该文件夹子文件夹下面才是我们需要的theano(配置环境变量时需要注意)

      配置环境变量，新增PYTHONPATH:C:\Users\Tori\Anaconda2\Lib\site-packages\theano

      在系统主目录，即CMD之后出现的目录中，以我为例，就是C:\Users\tori，创建.theanorc文本文件，内容如下：

      [blas]

      ldflags =

      [gcc]

      cxxflags = -IC:\Users\Tori\Anaconda2\MinGW

      打开IPython测试theano是否安装成功：

      import theano

      没有异常的话证明安装成功。如果出现ImportError: not import name gof一类的错误，建议重新安装Python，具体为什么我也没去追究，不过一般新装的Python都没问题

4、安装CUDA（请确保之前已安装VS2013或者其他版本）

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，务必下载与操作系统对应的版本，CUDA版本7.5

下载好之后安装，一直默认下一步安装即可。环境变量会自动配好。

验证CUDA是否安装成功，进入C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\bin\win64\Release，看有没有deviceQuery.exe和bandwidthtest.exe，没有的话，进入C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\1_Utilities，有两个一样的文件夹，分别编译两个文件，debug和release 64下都编译，之后就会在之前的文件下生产exe文件，其中release下面编译的时候可能说找不到XXX文件，不过管。

进入CMD，执行两个exe文件，如下图所示，即证明安装成功，注意result=pass。一个是测试显卡是否安装成功，一个验证传输带宽的？具体不太清楚。





5、利用GPU加速

theano和CUDA都安装后，如果想让theano利用GPU进行加速，需要更改之前创建的.theano文件，修改文件如下：

[blas]

ldflags =

[gcc]

cxxflags = -IC:\Users\Tori\Anaconda2\MinGW

[nvcc]

fastmath = True

flags = -LC:\Users\Tori\Anaconda2\libs

compiler_bindir = C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin

[global]

floatX = float32

device = gpu0

保存后，可以进行测试了，如果之后的测试不行，可以在保存完文件后重启电脑试试。

打开IPython，输入import theano，如果出现Using gpu device:~~~~~~~即成功了，如下图



CNMeM is disabled不影响，具体是什么我忘了，有了解的还望解惑。CuDNN是Nvida优化的专门为GPU加速的，可以去官网申请，申请通过后可以下载该文件，将里面的文件替换CUDA中的即可。

6、此段可忽略......

不知道为什么Blas加速为何没有启用，有了解的请告知，难道需要自己下载Blas模块？

输入import numpy 

        id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot) 

Flase的话就是启用了，True的话就是没有启用，还是默认的python自己的实现。

参考资料：
http://deeplearning.net/software/theano/install.html http://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/16357133 http://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/17450963 http://blog.sina.com.cn/s/blog_96b836170102vq22.html https://my6266blog.wordpress.com/2015/01/21/installing-theano-pylearn2-and-even-gpu-on-windows/ http://stackoverflow.com/questions/25729969/installing-theano-on-windows-8-with-gpu-enabled http://stackoverflow.com/questions/28581740/installing-theano-with-gpu-on-windows-8-1-64-bit-with-visual-studio-2013