Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Introduction graphique aux étapes pour installer theano et configurer le GPU dans l'environnement Win10
1. Logiciel et environnement
(1)Date d'installation23/12/2016;
(2)Matières premièresVS2013 , cuda-8.0 (il est préférable de télécharger cuda7.5, actuellement theano- 0.8.2 ne supporte pas très bien cuda-8), Anaconda3-4.2.0(64 bits);
(3) l'environnement est win10.
2. Étapes d'installation
(1) Installer VS2013. Il n'y a rien à dire à ce sujet. Après avoir téléchargé la version 64 bits, passez simplement à l'étape suivante et confirmez. N'oubliez pas que mon répertoire d'installation ici est <.>D:softwareVS2013:
Puis faites un clic droit sur Mon Ordinateur-》Propriétés-》Paramètres système avancés-》EnvironnementVariables, puis éditez les Variables systèmeChemin, ajoutez deux chemins D:softwareVS2013VCbin et D : softwareVS2013Common7IDE, séparés par des points-virgules, comme indiqué dans la figure :
Cliquez sur OK. (2)Installer cuda. Il n'y a rien à dire à ce sujet. Rendez-vous sur le site officiel pour télécharger cuda, et passez à l'étape suivante pour confirmer. Faites attention au processus d'installation. Dans les invites win10 pour bloquer une opération, assurez-vous de choisir d'autoriser cette opération ou d'autoriser toutes les opérations du programme, sinon cuda sera installé en échec. CudaL'adresse officielle du site Web est
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft- windows/ #axzz46v2MC6l8,
L'adresse de téléchargement est https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,
Sur la photo :(Remarque : Il s'agit de la version cuda-8. Elle ne prend pas très bien en charge la version actuelle de theano, mais elle le fait. cela n'affecte pas l'utilisation. Il est préférable de télécharger cuda7.5. Je suis trop paresseux pour le réinstaller, alors j'utilise simplement cuda-8. )
N'oubliez pas le chemin d'installation de cuda Mon chemin est C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0. , comme le montre la figure :
(3) Cliquez avec le bouton droit sur Poste de travail-》 Propriétés-》Paramètres système avancés-》Variables d'environnement, vous pouvez voir que deux variables ont été ajoutées aux variables systèmeCUDA_PATH et CUDA_PATH_V8_0, comme indiqué dans la figure :
puis éditez les variables systèmeChemin, ajoutez deux chemins %CUDA_PATH%libx64 et % CUDA_PATH%bin, séparé par un point-virgule Ouvrir, comme indiqué dans l'image :
Cliquez sur OK.
Ouvrez la ligne de commande et entrez nvcc -V Si l'image suivante apparaît, l'installation est réussie :
et peut être utilisé dans le répertoire C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.01_UtilitiesdeviceQueryVS2013 Ouvrez et exécutez l'exemple de testdeviceQuery_vs2013.vcxproj, comme indiqué dans la figure : (Notez que C:ProgramData est un dossier caché, vous devez cliquer sur CDisque-》 pour afficher le -》 option -》Afficher, sélectionnez Afficher les fichiers, dossiers et lecteurs cachés, cliquez sur OK (comme indiqué sur l'image)
L'image montre les options d'affichage du dossier C:ProgramData
🎜>L'emplacement de deviceQuery_vs2013.vcx proj
La photo montre le résultat en cours d'exécution dans
VS2013
La dernière ligne de Result = Pass signifie que l'installation et la configuration sont réussies.
(4) Installez
Anaconda3-4.2.0, c'est très simple, il suffit de faire bien sûr jusqu'au bout. Rappelez-vous simplement l'emplacement d'installation. Par exemple, je l'ai installé dans
D:softwareAnaconda3, comme indiqué dans l'image :
Puis faites un clic droit sur Poste de travail-》Propriétés
-》Paramètres système avancés-》Variables d'environnement, ajoutez PATH aux variables utilisateur et ajoutez le chemin D:softwareAnaconda3 , D:softwareAnaconda3Scripts et D:softwareAnaconda3Librarybin, cliquez sur OK. Comme le montre l'image :
puis entrez la ligne de commande et entrez
python, si Si le message affiché dans la figure apparaît, l'installation est réussie :
(5)Installez mingw et libpython. Après avoir ouvert la ligne de commande, entrez conda install mingw libpython Actuellement, libpython prend déjà en charge python3.5. , il n'est pas nécessaire de configurer l'environnement python3.4. Notez que si l'installation de mingw est très lente, vous pouvez ctl c et quitter la ligne de commande, puis saisir la commande ligne pour modifier le miroir Anaconda, le miroir Tsinghua est recommandé ici, entrez dans la ligne de commande :
conda config --add canaux https : //miroirs. tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
, puis conda install mingw libpythonC'est tout. Après
allez dans le répertoire d'installation de Anaconda3 et vous pouvez voir le dossier de MinGW, comme indiqué dans le chiffre :
(Remarque : Il est dit sur Internet que le chemin de MinGW doit être ajouté au variable d'environnement, mais ce n'est pas nécessaire. Cela sera fait plus tard Marquez l'emplacement de MinGW dans le fichier de configuration de theano )
(6)Installez theano. Ouvrez d'abord la ligne de commande, entrez conda install scipy, puis entrez pip install theano. (Je ne comprends pas pourquoi vous devez saisir conda install scipy, mais il existe des suggestions en ligne). Créez ensuite un nouveau document ".theanorc.txt" sous votre dossier personnel. Le dossier personnel est le chemin du dossier affiché après l'ouverture de la ligne de commande. Par exemple, le mien est C:Users15540:
Notez que le fichier de configuration de
theano est .theanorc.txt Veuillez noter que le point précédent. doit être présent, et Le nom du fichier est .theanorc, .txt est le type de fichier, ne vous trompez pas. Ouvrez .theanorc.txt et écrivez les informations suivantes : [global]
openmp=False
device = gpu
optimizer_inclure=cudnn
floatX = float32
allow_input_downcast=True
[lib]
cnmem = 0.8
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags=-ID:softwareAnaconda3MinGW
[nvcc]
flags = -LD:softwareAnaconda3libs
compiler_bindir = D:softwareVS2013VCbin
fastmath = True
Notez que vous devez remplacer cxxflags=-ID:softwareAnaconda3MinGW par le vôtre Anaconda3 A l'emplacement de MinGW, remplacez flags = -LD:softwareAnaconda3libs par le vôtre Anaconda3 , remplacez l'emplacement de libs par compiler_bindir = D:softwareVS2013VCbin par le vôtre VS2013 La position de VCbin dans et cnmem = 0.8 est dite en ligne définie sur 1, mais il semble y avoir un problème. Il est recommandé de le définir sur une valeur inférieure à 1. à 0,8 Cela peut éviter l'affichage ultérieur de CNMEM est désactivé.
(7)Mettre à jour le fichier cudnn, rechercher en ligne cudnn et télécharger il (Vous pouvez le télécharger après vous être inscrit sur le site officiel. L'adresse du site officiel est https://developer.nvidia.com/cudnn). Décompressez le fichier téléchargé et extrayez le dossier cuda, qui contient 3 dossiers, comme indiqué sur l'image. Créez trois dossiers pour remplacer les fichiers correspondants dans le système, puis écrasez-les et remplacez-les. Par exemple, mon répertoire de fichiers est C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0. Après avoir écrasé et importé theano, l'invite CuDNN non disponible n'apparaîtra pas.
(8)Testtheano. Ouvrez la ligne de commande, saisissez python, puis saisissez import theano, si UnicodeDecodeError : 'utf-8 apparaît ' le codec ne peut pas décoder l'octet 0xd5 en position 11 : octet de continuation invalideCe problème d'encodage est dû à l'utilisation de nvcc La chaîne renvoyée utilise l'encodage par défaut de cwindows Recherchez directement l'erreur correspondante dans le fichier theano. remplacez l'erreur du code source par *.decode("GBK"). Par exemple, le mien est un problème d'encodage qui se produit dans init.py sous theano, puis modifiez-le en :
(Si l'erreur ci-dessus se produit, fermez la ligne de commande pour corriger l'erreur et saisissez à nouveau la commande) L'écran suivant apparaît, indiquant le succès.
(Remarque : vous pouvez voir qu'il y a toujours un avertissement, mais cela n'affecte pas l'utilisation. un avertissement apparaît La raison principale est que cuda-8 ne prend pas très bien en charge la version actuelle de theano , mais je pense qu'il sera mis à jour à l'avenir theano résoudra ce problème si vous ne pouvez vraiment pas accepter cet avertissement installez simplement cuda7.5 , les étapes sont les mêmes )
3. Autres questions(1) N'ajoutez pas la variable PYTHONPATH à la variable d'environnement, sinon elle sera facile à importer dans Après theano, le problème de configparser est introuvable ou n'existe pas (c'est le cas dans mon cas
(2) Il est recommandé de redémarrer l'ordinateur après avoir installé cuda (
3) Si un problème survient après avoir entré la commande sur la ligne de commande, il est recommandé de redémarrer la ligne de commande après avoir corrigé le problème (4
) S'il y a d'autres problèmes, essayez de redémarrer l'ordinateur puisimportez theano S'il y a toujours un problème, c'est généralement un problème. avec le fichier de configuration .theanorc.txt (I Cette méthode de configuration n'est peut-être pas adaptée à 100% pour vous), voici quelques-unes de mes références
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!