圖文介紹Win10環境下安裝theano並配置GPU步驟

一．軟體與環境

（1）安裝日期2016/12/23;

（2）原料VS2013，cuda-8.0（最好下載cuda7.5#，目前theano-0.8.2 對cuda-8支援不是很好），Anaconda3-4.2.0（64位元）；

（3）環境為win10.

二．安裝步驟

（1）安裝VS2013。這個沒什麼好說的，下載64位元版本後就是一路下一步、確定就行，記住安裝位置就可以了，我這裡的安裝目錄是D:\software\VS2013：

# 

## 接著右鍵我的電腦-》屬性-》進階系統設定-」環境變數 ，之後編輯系統變數Path，加入兩個路徑D:\software\VS2013\VC\bin# #和D:\software\VS2013\Common7\IDE，以分號隔開，如圖： 

#點選確定即可。

 

（2）

安裝

cuda。這個也沒什麼好說的，到官網上下載cuda，並一路下一步+確定就好了，注意如果安裝過程中win10提示阻止某項操作，一定要選擇允許本次操作或允許程式所有操作，否則##cuda就會安裝失敗。 Cuda官網網址為http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/ #axzz46v2MC6l8

，

下載位址為

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

##如圖：

 

（注意：這是cuda-8版本，對目前版本的theano#支援不是很好，不過不影響使用，最好還是下載cuda7.5，我這裡懶得再重裝一遍，所以就用的cuda-8）

還有一定要記住##​​#cuda的安裝路徑，我的路徑就是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0#，如圖：

 

 

（3）

右鍵我的電腦-》屬性-》進階系統設定-》環境變量，可以看到系統變數中增加了兩個變數# CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0，如圖：

# 

之後編輯系統變數

Path，加入兩個路徑%CUDA_PATH%\lib\x64和#%CUDA_PATH%\bin，要用分號隔開，如圖： 

點選確定。

開啟命令列，輸入

nvcc -V，如果出現下圖則安裝成功：

 

 

並可至目錄

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\1_Utilities\deviceQuery下用VS2013開啟並執行測試範例deviceQuery_vs2013.vcxproj文件，如圖：（注意#C: \ProgramData為隱藏資料夾，需要點選C#-」查看- 》選項-」查看，選取顯示隱藏的檔案、資料夾和驅動器，點選確定。  

圖表為顯示

C:\ProgramData資料夾的檢視選項

 # 

                                                      

圖為deviceQuery_vs2013.vcxproj##圖片為

## 

 

##  

## 

##圖為在VS2013中的執行結果#最後一行為Result = Pass則表示安裝設定成功。

 

 

（4）

安裝Anaconda3-4.2.0，這很簡單，就是一路確定即可，記得安裝位置，如我就是安裝在D:\software\Anaconda3，如圖：   接著右鍵我的電腦-》屬性-」進階系統設定-》環境變量，在使用者變數中加入

PATH

，並加入路徑

##D:\software\Anaconda3

，

D:\software\Anaconda3\Scripts#和D:\software\Anaconda3\Library\bin

# ，點選確定。如圖：

 

 

#######之後進入命令列輸入######python######，如果出現如圖訊息，則安裝成功：######### #########關閉命令列。 ###### ###

（5）安裝mingw和libpython。開啟命令列後輸入conda install mingw libpython即可，目前libpython已經支援#python3.5了，就不用再設定python3.4的環境了。注意如果安裝mingw速度很慢，則可ctl+c並退出命令列，再進入命令列修改Anaconda的鏡像，這裡推薦清華的鏡像，方法為在命令列中輸入：

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

conda config --set show_channel_urls yes

，之後再conda install mingw libpython即可。

之後到Anaconda3的安裝目錄中可以看到MinGW的資料夾，如圖：

 

（註：網路上說需要把MinGW的路徑加入環境變量，其實不用，等一下再 theano的設定檔中標出MinGW的位置即可）

 

（6）安裝theano。首先開啟命令列，輸入conda install scipy，之後再輸入pip install theano即可。 （為什麼要輸入conda install scipy我也不明白，但網路上建議）。之後在個人主資料夾下新建一個「.theanorc.txt」的文件。個人主資料夾就是打開命令列後所顯示的資料夾路徑，例如我的就是##C:\Users\15540：

 

 

注意theano的設定檔為.theanorc.txt#，注意前面那個點要有，並且檔案名稱為.theanorc，.txt是檔案類型，不要弄錯。開啟.theanorc.txt寫入以下訊息：

#[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換成你的Anaconda3中#MinGW的位置，##flags = -LD: \software\Anaconda3\libs換到你的Anaconda3中libs的位置，compiler_bindir = D:\software\VS2013\VC\bin換到你的VS2013中VC\bin##VC\bin 的位置；還有cnmem = 0.8這個網上說設為1，但是貌似有點問題，建議設為小於1的值，如我這裡設為0.8 ，這就可以避免後面顯示

CNMEM is disabled

了。  （7）更新cudnn文件，到網路搜尋cudnn下載下來（到官網註冊一下就可以下載了，官網網址為https://developer.nvidia.com/cudnn）。將下載來的檔案解壓縮，解壓縮出cuda資料夾，內含3個資料夾，如圖。將設三個資料夾替換掉系統裡面的對應文件，進行覆蓋替換即可，例如我的文件目錄為C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。覆掉後面導入theano時會就不會出現

CuDNN not available

提示了。

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（8）測試theano。打開命令列，輸入python，在輸入import theano，如果出現UnicodeDecodeError: 'utf-8 ' codec can't decode byte 0xd5 in position 11: invalid continuation byte這種編碼問題，這是因為掉用nvcc傳回的字串是使用的cwindows預設的預設編碼，直接找到theano#中對應的報錯文件，把源碼出錯的地方改為*.decode("GBK")就可以。例如我的是在theano下的init.py出現的編碼問題，則修改為：

 

 

（若有上述錯誤，關閉指令列修改錯誤，重輸一次指令即可）出現下列畫面則表示成功。

 

（註：可以看到仍有warning，但不影響使用，出現warning 的原因主要是cuda-8對目前版本的theano支持不太好導致，不過相信以後更新的theano會解決這個問題，如果實在接受不了這個warning就安裝cuda7.5 ，步驟一樣）

三．其他問題

（1）不要在環境變數上加PYTHONPATH變數，否則容易在import theano後出現configparser找不到或沒有這個元件這個問題（在我這裡是這樣的）;

（2）建議在安裝完cuda後重新啟動電腦；

（3）如果在命令列輸入指令後出現什麼問題，建議修改完問題後重啟命令列；

#（4）如果還有其他問題，試試重啟電腦後在import theano，如果還有問題，一般就是設定檔.theanorc.txt的問題（我這個設定方式不一定百分之百的適合你），以下列出一些我參考的

 

#

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