軟件包准備
1、Anaconda 下載地址，包含python、numpy、scipy、nose、pip等包，嗯，很爽。
2、tdm64-gcc 下載地址，windows下的gcc、g++編譯器，用來theano性能優化的，不然速度會很慢（官方文檔如是說）
3、theano源碼 下載地址，github上的實時更新的thenao源碼，可以下載zip包，或者clone。
一、安裝
Anaconda、tdm64-gcc一路下一步安裝即可，沒有什么特殊需要注意的。
下載theano源碼后進入其根目錄例如：theano-master，cmd執行如下命令進行安裝：
python setup.py develop
二、配置theanorc.txt
編輯thenaorc.txt 存放在用戶的根目錄，知道根目錄在哪可以cmd執行如下命令進行查看：
echo %USERPROFILE%
theanorc.txt內容如下（只配置了gcc、g++路徑，用來theano的優化）：
[cxx]
flags=C:\TDM-GCC-64\bin
以上C:\TDM-GCC-64\bin路徑為tdm-gcc編譯器的bin目錄，按照你自己的路徑來配置。
三、測試theano安裝成功
cmd打開python，執行：
import theano theano.test()
import theano執行失敗證明theano安裝不成功，我在theano.test()時出現如下錯誤：
ERROR: Failure: ImportError (No module named nose_parameterized)
安裝nose_parameterized即可，cmd執行：
pip install nose_parameterized
后記
1、LINK : fatal error LNK1181: cannot open input file 'cublas.lib' 的問題
可能是因為cuda安裝的該版本（我的是7.5），這個版本的cublas.lib只有64位的，這樣如果你的anacanda安裝的是32位就會在編譯的時候報錯，鏈接不了。
2、theano 提示 g++ not detected !
導入theano包后出現如下警告：
WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Python implementations. Performance will be severely degraded. To remove this warning, set Theano flags cxx to an empty string.
解決辦法：
conda install mingw libpython
3、安裝cudnn
解壓縮，復制到cuda的相應的文件夾里即可。
4、配置文件
[global] device = cpu floatX = float32 exception_verbosity=high [lib] cnmem = .95 [cuda] root=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\bin [nvcc] flags=-LD:\Anaconda2\libs compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin fastmath = True [traceback] limit=20