图文介绍Win10环境下安装theano并配置GPU步骤

一．软件和环境

（1）安装日期2016/12/23；

（2）原材料VS2013，cuda-8.0（最好下载cuda7.5，目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好），Anaconda3-4.2.0（64位）；

（3）环境为win10.

二．安装步骤

（1）安装VS2013。这个没什么可说的，下载64位版本后就是一路下一步、确定就行，记住安装位置就可以了，我这里的安装目录是D:\software\VS2013：

 

接着右键我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量，之后编辑系统变量Path，加入两个路径D:\software\VS2013\VC\bin和D:\software\VS2013\Common7\IDE，以分号隔开，如图：

 

点击确定即可。

 

（2）安装cuda。这个也没什么可说的，到官网上下载cuda，并一路下一步+确定就好了，注意如果安装过程中win10提示阻止某项操作，一定要选择允许本次操作或允许程序所有操作，否则cuda就会安装失败。Cuda官网地址为

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/#axzz46v2MC6l8，

下载地址为https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，

如图：

 

（注意：这是cuda-8版本，对目前版本的theano支持不是很好，不过不影响使用，最好还是下载cuda7.5，我这里懒得再重装一遍，所以就用的cuda-8）

还有一定要记住cuda的安装路径，我的路径就是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0，如图：

 

 

（3）右键我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量，可以看到系统变量中增加了两个变量CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0，如图：

 

之后编辑系统变量Path，加入两个路径%CUDA_PATH%\lib\x64和%CUDA_PATH%\bin，要用分号隔开，如图：

 

点击确定。

打开命令行，输入nvcc -V，如果出现下图则安装成功：

 

 

并可到目录C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\1_Utilities\deviceQuery下用VS2013打开并运行测试样例deviceQuery_vs2013.vcxproj文件，如图：（注意C:\ProgramData为隐藏文件夹，需要点击C盘-》查看-》选项-》查看，选中显示隐藏的文件、文件夹和驱动器，点击确定。如图）

 

图为显示C:\ProgramData文件夹的查看选项

 

 

                                                                                       

图为deviceQuery_vs2013.vcxproj的位置

 

 

图为在VS2013中的运行结果

最后一行为Result = Pass则表示安装配置成功。

 

 

（4）安装Anaconda3-4.2.0，这个很简单，就是一路确定即可，记住安装位置，如我就是安装在D:\software\Anaconda3，如图：

  

接着右键我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量，在用户变量中添加PATH，并加入路径D:\software\Anaconda3，D:\software\Anaconda3\Scripts和D:\software\Anaconda3\Library\bin，点击确定。如图：

 

 

之后进入命令行输入python，如果出现如图信息，则安装成功：

 

关闭命令行。

 

（5）安装mingw和libpython。打开命令行后输入conda install mingw libpython即可，目前libpython已经支持python3.5了，就不用再配置python3.4的环境了。注意如果安装mingw速度很慢，则可ctl+c并退出命令行，再进入命令行修改Anaconda的镜像，这里推荐清华的镜像，方法为在命令行中输入：

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

conda config --set show_channel_urls yes

，之后再conda install mingw libpython即可。

之后到Anaconda3的安装目录中可以看到MinGW的文件夹，如图：

 

（注：网上说需要把MinGW的路径加入到环境变量，其实不用，等会儿再theano的配置文件中标出MinGW的位置即可）

 

（6）安装theano。首先打开命令行，输入conda install scipy，之后再输入pip install theano即可。（为什么要输入conda install scipy我也不明白，但是网上建议）。之后在个人主文件夹下新建一个“.theanorc.txt”的文档。个人主文件夹就是打开命令行后所显示的文件夹路径，比如我的就是C:\Users\15540：

 

 

注意theano的配置文件为.theanorc.txt，注意前面那个点要有，并且文件名为.theanorc，.txt是文件类型，不要弄错。打开.theanorc.txt写入以下信息：

[global]

openmp=False

device = gpu

optimizer_including=cudnn

floatX = float32

allow_input_downcast=True

[lib]

cnmem = 0.8

[blas]

ldflags=

[gcc]

cxxflags=-ID:\software\Anaconda3\MinGW

[nvcc]

flags = -LD:\software\Anaconda3\libs

compiler_bindir = D:\software\VS2013\VC\bin

fastmath = True

注意需要把cxxflags=-ID:\software\Anaconda3\MinGW换成你的Anaconda3中MinGW的位置，flags = -LD:\software\Anaconda3\libs换为你的Anaconda3中libs的位置，compiler_bindir = D:\software\VS2013\VC\bin换为你的VS2013中VC\bin的位置；还有cnmem = 0.8这个网上说设为1，但是貌似有点问题，建议设为小于1的值，如我这里设为0.8 ，这就可以避免后面显示CNMEM is disabled了。

 

（7）更新cudnn文件，到网上搜索cudnn下载下来（到官网注册一下就可以下载了，官网网址为https://developer.nvidia.com/cudnn）。将下载来的文件解压，解压出cuda文件夹，里面包含3个文件夹，如图。将设三个文件夹替换掉系统里面的对应文件，进行覆盖替换即可，例如我的文件目录为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。覆盖掉后面导入theano时会就不会出现CuDNN not available提示了。

 

 

（8）测试theano。打开命令行，输入python，在输入import theano，如果出现UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 11: invalid continuation byte这种编码问题，这是因为掉用nvcc返回的字符串是使用的cwindows默认的默认编码，直接找到theano中对应的报错文件，把源码出错的地方改为 *.decode("GBK")就可以。比如我的是在theano下的init.py出现的编码问题，则修改为：

 

 

（如果出现上述错误，关闭命令行修改错误，重输一遍命令即可）出现以下画面则表示成功。

 

（注：可以看到仍有warning，不过不影响使用，出现warning的原因主要是cuda-8对目前版本的theano支持不太好导致，不过相信以后更新的theano会解决这个问题，如果实在接受不了这个warning就安装cuda7.5，步骤一样）

三．其他问题

（1）不要在环境变量添加PYTHONPATH变量，否则容易在import theano后出现configparser找不到或没有这个组件这个问题（在我这里是这样的）；

（2）建议在安装完cuda后重启电脑；

（3）如果在命令行输入命令后出现什么问题，建议修改完问题后重启命令行；

（4）如果还有其他问题，试试重启电脑后在import theano，如果还有问题，一般就是配置文件.theanorc.txt的问题（我这个配置方式不一定百分之百的适合你），下面列出一些我参考的

 

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