手把手教你搭建深度學習平台——避坑安裝theano+CUDA

python有多混亂我就不多說了。這個混論不僅是指整個python市場混亂，更混亂的還有python的各種附加依賴包。為了一勞永逸解決python的各種依賴包對深度學習造成的影響，本文中采用 python的發行版Anaconda。

Step1 安裝Anaconda

這里不建議使用python3.4以后的Anaconda版本，因為太新的版本（python3.5）不支持python/matlab混合編程.所以為了以后方便，建議使用python2.7的Anaconda版本。Anaconda安裝完成后，numpy和scipy等百余個常見的依賴包自動安裝完成。anaconda路徑自動在環境變量中添加。

Step2 安裝minGW，libpython

網上建議的下載minGW基本就是扯淡，因為下載minGW麻煩不說，文件找不到，路徑還要自己配。這里給一個超級方便的方法。在未下載minGW和libpython的情況下，在線安裝。當然這要求你的電腦要聯網。首先打開命令行窗口，在 命令行窗口（看清楚我說的是命令行窗口不是python的shell腳本）輸入命令如下：

 

conda install mingw libpython

 

中間會要你選擇Proceed([y]/n)? 當然要選y了。輸入y，然后按回車鍵。如果幸運的話，你的電腦會一溜煙安裝完。可惜相當一部分人並不幸運，他們會發現一個蛋疼的問題——文件在線下一半不下了，要么就是網速慢成狗。也難怪，誰讓這條命令需要鏈接境外的服務器呢，拜某牆所賜才會下的這么慢。不要急，有辦法。如果你已經下了一半，然后卡成了狗。請遵守以下步驟：

（1）狠下心關掉文件下載了一多半的命令行窗口。

（2）重新打開命令行窗口

（3）輸入命令

          conda clean --lock

        輸完上述命令后會蹦出一行提示：removing （你的home路徑）\Anaconda2\pkgs\.conda_lock-1056

        如果你不輸入這個命令直接輸入 conda install mingw libpython的話，你會發現系統不給裝，因為有文件殘留的原因。他會認為你要下載的minGW和libpython已經存在了（剛才下過了，只不過是殘的）。

（4）輸入命令

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

          conda config --set show_channel_urls yes

         第一句話的意思是告訴conda命令等會你別往境外找了，就找我給你的這個地址就可以了。這個是清華大學的anaconda免費package文件服務器

         第二句話的意思是告訴conda命令，讓我看看你的url對不對（這句話執行后有可能不顯示，這是正常的，不用急）

（5）輸入命令

          conda install mingw libpython  

 做完以上步驟后就會出現這個界面：

這就說明是裝好了。

然后再環境設置的路徑里看一下是不是有mingw的路徑了。沒有的添加一下。 ;C:\Users\Marijuana\Anaconda2\MinGW\bin;C:\Users\Marijuana\Anaconda2\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib

Step3 安裝theano

這里也是無需下載直接安裝， 命令行里輸入命令

 

pip install theano

 

界面是這樣的：

 

theano安裝完成后可以在Anaconda2\Lib\site-packages\theano文件夾下找到theano的文件夾。然后不要忘記將該路徑加入環境變量中，在我的電腦中路徑如下：

;C:\Users\Marijuana\Anaconda2\Lib\site-packages\theano

Step4 配置路徑文件

第一步，在你的電腦User目錄下找到你的用戶文件夾，我的登陸用戶名是Marijuana，然后在C:\Users\Marijuana下新建文本文檔，此時果斷不要改名

第二步，在新建文本文檔中輸入如下命令：

[global]

openmp=False

[blas]

Idflags=

[gcc]

cxxflags=-I C:\Users\Marijuana\Anaconda2\MinGW

注意標紅的路徑是根據你自己的MinGW來設置的，不需要和我的一樣

第三步，保存，改文本文檔的名字為 .theanorc.txt（注意theano前還有一個點）

最后一步，重啟電腦

Step5 theano測試

從cmd進入python的shell腳本

輸入如下指令：

>>> import theano

>>> theano.test()

然后靜靜等待測試完成。經過漫長的等待之后或許你的顯示如下：

看到errors=0 failures=0，你就可以確定你成功了。但是你的也有可能是這樣：

 

 

SKIP=26，errors=80，那就是說，失敗了。仔細查找看顯示出的信息：

 

似乎所有的錯誤都是同一個： ERROR: Failure: ImportError (No module named nose_parameterized)   錯誤的意思是：沒有名叫nose_parameterized的模塊

 

解決方法就是：安裝名為nose_parameterized的模塊，在命令提示符的窗口下輸入如下代碼：

pip install nose_parameterized 

然后再進入python的shell腳本界面，重新輸入

>>> import theano

>>> theano.test()

經過漫長的等待，可以看到我們成功的測試結果

 

基於CUDA+NVIDIA的GPU加速配置

Step1 安裝Visual Studio

我個人推薦Win10+VS2012或者是Win7+VS2010，當然其他的選擇也大略如此，並不用太糾結。但是千萬要注意： 不要用Visual Studio 2015！！！因為兼容性問題

首先，在微軟的官網上下載Visual Studio，這里我下載的是 VS2012.全部安裝完成后需要輸入密鑰，密鑰是 RBCXF-CVBGR-382MK-DFHJ4-C69G8

其次，在CUDA的官網上下載CUDA。我的是Win10的系統，由於顧慮版本兼容性問題，我選用的是較新的版本CUDA7.0,但是后來來看似乎版本對CUDA的影響不是太大。CUDA安裝不需要密鑰。CUDA安裝好后，如果安裝正確，環境變量里面會多出兩個變量（不是path里面多兩個路徑），CUDA_PATH_V7_0和CUDA_PATH

然后重新打開 命令行界面，輸入

nvcc -V

如果能夠顯示版本信息（如下）就是正確安裝：

最后一步：重新配置 .theanorc.txt文件

[global]

openmp=False

device=gpu

floatX=float32

allow_input_downcast=True

[blas]

ldflags=

[gcc]

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

[nvcc]

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

compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\bin

fastmath=True

flags=-arch=sm_30

一段Python代碼測試基於VS的CUDA加速在theano上是否應用成功

 

Spyder是一個Python的集成編輯器，Spyder的介紹請參見附錄D Spyder接口大法，Spyder打開后界面如下，然后將代碼粘入如下框體

 

 

from theano import function, config, shared, sandbox

import theano.tensor as T

import numpy

import time

 

vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core

iters = 1000

 

rng = numpy.random.RandomState(22)

x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))

f = function([], T.exp(x))

print (f.maker.fgraph.toposort())

t0 = time.time()

for i in range(iters):

    r = f()

t1 = time.time()

print ('Looping %d times took' % iters, t1 - t0, 'seconds')

print ('Result is', r)

if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):

    print ('Used the cpu')

else:

    print ('Used the gpu')

 

 

然后點擊工具欄中的綠三角運行程序，當然你需要點選一個右下角的Console作為輸出環境。我的代碼運行起來后輸出如下，從輸出來看，使用了gpu

runfile('C:/Users/Marijuana/.spyder2/temp.py', wdir='C:/Users/Marijuana/.spyder2')

DEBUG: nvcc STDOUT mod.cu

   ���ڴ����� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/cuda_ndarray/cuda_ndarray.lib �Ͷ��� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/cuda_ndarray/cuda_ndarray.exp

 

Using gpu device 0: GeForce 920M (CNMeM is disabled, cuDNN not available)

DEBUG: nvcc STDOUT mod.cu

   ���ڴ����� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/tmpzarusg/97496c4d3cf9a06dc4082cc141f918d2.lib �Ͷ��� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/tmpzarusg/97496c4d3cf9a06dc4082cc141f918d2.exp

 

INFO (theano.gof.compilelock): Refreshing lock C:\Users\Marijuana\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64\lock_dir\lock

DEBUG: nvcc STDOUT mod.cu

   ���ڴ����� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/tmpfonthz/6174b19f8005a60d6a2faaae7ff1c9a7.lib �Ͷ��� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/tmpfonthz/6174b19f8005a60d6a2faaae7ff1c9a7.exp

 

INFO (theano.gof.compilelock): Refreshing lock C:\Users\Marijuana\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64\lock_dir\lock

DEBUG: nvcc STDOUT mod.cu

   ���ڴ����� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/tmpykz3yg/3c923ca60ec57848906002c5ee763565.lib �Ͷ��� C:/Users/Marijuana/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.10240-Intel64_Family_6_Model_78_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.12-64/tmpykz3yg/3c923ca60ec57848906002c5ee763565.exp

 

[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>), HostFromGpu(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)]

('Looping 1000 times took', 2.11299991607666, 'seconds')

('Result is', array([ 1.23178029,  1.61879349,  1.52278066, ...,  2.20771813,

        2.29967761,  1.62323296], dtype=float32))

Used the gpu

 

如果這個程序能夠裝好，說明你已經成功在python里面裝載了theano，並且theano使用了CUDA平台。