Windows 8.1系统下Theano安装教程（适合纯新手）

时间：11-21 民间故事提交错误

本篇文章给大家谈谈Windows 8.1系统下Theano安装教程（适合纯新手），以及对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

主要参考资料：

ankivil.com/installing-keras-theano-and-dependencies-on-windows-10/

ankivil.com/making-theano-faster-with-cudnn-and-cnmem-on-windows-10/

这个博主写的很详细，点赞。

也

www.deeplearning.net/software/theano/install_windows.html

安装说明： 1、首先要确认您的NVidia显卡型号是否支持GPU编程。如果确认支持就可以开始啦~ 2、如果你的电脑已经安装了cuda和python，可以跳过相关安装步骤，直接安装。其他需要的软件或者库，如果最终测试报错，根据错误google，确实解决不了……我个人建议拒绝，重新开始……各个软件版本之间不兼容很烦人. 3.安装过程中，需要编辑、添加各种环境，大部分变量都是默认自动添加的。安装后请检查.VS需要手动添加环境变量，而CUDA和python默认自动添加环境变量。如果环境变量部署不当，会出现各种错误，重点关注。

使用的软件版本和下载：

视觉工作室：VS2013

CUDA：8.0

CuDNN：5.0 for WIN7

Anaconda：4.31 Python 2.7 版本

西亚诺：0.8.0

只是手写.如有错误，请批评指正，交流学习，谢谢

安装VS（Visual Studio）

百度云：链接：http://pan.baidu.com/s/1qYQ9Mc0 密码：bbjz

版本及安装：VS2013，参考博文说2015版本及更新版本不兼容cuda8.0。由于我一直使用VS2013，所以没有尝试过其他的。安装VS很简单，直接next填写key即可

添加到系统环境变量PATH：安装完成后添加安装路径如：C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio12.0VCbin（默认安装路径应该是这个，如果安装路径未更改）到系统环境变量PATH，方法见下文

更改Windows 环境变量：右键单击桌面上的计算机图标。选择属性。点击左侧的“高级系统设置”。单击“环境变量”。在“系统变量”部分中，找到并选择PATH 环境变量。单击编辑。然后在变量值列的末尾添加VS的路径。请注意，系统变量之间用分号分隔。单击“确定”关闭所有剩余窗口。

安装CUDA

版本及安装：CUDA 8.0，下一步安装即可。建议使用默认安装路径。之后右键电脑右下角的windows图标，打开cmd命令提示符（管理员），输入nvcc -V，出现下图则安装成功。

图1 CUDA版本显示如果没有出现上述版本信息，很可能是CUDA路径没有添加到环境变量中（一般是自动配置的），检查一下。手动添加方法：新建系统变量CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0，命名如下，填入值：C:Program FilesNVIDIA GPUComputing ToolkitCUDAv8.0

图2 测试CUDA环境变量安装是否成功：CUDA自带的测试示例deviceQuery（放置在C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.01_UtilitiesdeviceQuery），打开deviceQuery_vs2013.vcxproj，自动加载到VS中，点击VS上方菜单中的“Build” —— “Configuration Manager” —— 将“Active Solution Configuration”更改为“Relese” —— “Close” —— “Generate Solution”，可以看到下面的输出，说明生成成功。将在文件夹C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0binwin64Release 中生成deviceQuery.exe 文件。双击运行它就会一闪而过。可以这样做：打开cmd（管理成员）（参见上面的方法），使用cd命令将路径切换到C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0binwin64Release，然后键入deviceQuery.exe。结果如下：

图3 CUDA示例deviceQuery运行结果至此，CUDA已经安装成功~

安装CuDNN

版本及安装：cuDNN v5 Library，for CUDA 8.0，for Windows 7。下载解压后，将3个子文件夹（bin、include、lib）覆盖替换到CUDA文件夹C:Program FilesNVIDIA GPU Compute Toolkit 在CUDAv8.0 下。

安装theano

0.安装python

theano 是一个Python 深度学习库。必须先安装python，而theano的使用往往需要各种相关的依赖包。当需要使用其他库时，还需要相应的依赖包。一般相关图书馆的官方网站都有说明。为了省去一一安装的麻烦……可以使用集成开发包。这里我们使用Anaconda2-4.3.1-Windows-x86_64，python2.7版本。之所以考虑python2.7，是因为它不会太新，也不会太长。下载的源码经常发现是用python2.X写的.

Anaconda的安装也很简单，默认选项全部勾选（包括添加环境变量和默认安装python2.7）

检查python是否安装成功：打开命令提示符（管理员），输入python，可以看到相关版本信息，同时也可以发现cmd切换为python了~

1.安装MinGW

此版本的Anaconda 不附带MinGW。自行下载MinGW，并将解压后的文件路径添加到PATH环境变量中。例如解压到C盘根目录，则将C:x86_64-5.4.0-release -posix-seh-rt_v5-rev0mingw64bin添加到PATH中。打开新的命令提示符（管理员）并输入：

cd %USERPROFILE%Anaconda2libs

gendef .python27.dll

dlltool --as-flags=--64 -m i386:x86-64 -k --output-lib libpython27.a --input-def python27.def

删除python27.def

上面的%USERPROFILE%填写的是Anaconda2的安装路径。默认值为C:ProgramData。

网上还有一种在线安装方法：conda install mingw libpython。它还没有经过测试。不知道是否可行.

2.安装theano

终于进入正题了.安装python库有两种方式：一种是在线安装，在命令提示符（管理员）输入：pip install theano，等待下载自动安装；另一种是下载包，然后运行setup.py：下载theano 0.8.0，解压到任意路径，在命令提示符（管理员）输入：cd 后面加上路径，切换到theano包所在文件夹解压，然后输入python setup.py install 并等待安装完成后，就可以开始了。多于：

图4 theano的离线安装方法。另外一点：要卸载该包，找到C:ProgramDataAnaconda2Libsite-packages，然后删除要删除的包对应的文件夹。

3.配置theano

安装完成后，在命令提示符（管理员）窗口中输入：

cd %用户配置文件%

类型NUL .theanorc

生成.theanorc 文件。上面的%USERPROFILE%指的是当前用户文件夹。例如，如果您使用管理员帐户，则%USERPROFILE% 为C:UsersAdministrator。如果是其他类型的用户帐户，也可以在C:Users中找到。相应地改变它。能。执行完以上两条命令后，可以发现用户文件夹下多了一个.theanorc文件。

用记事本打开文件并写入

[全球的]

floatX=float32

设备=GPU

[NVCC]

compiler_bindir=C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio 12.0VCbin

[库]

cnmem=0.8

cnmem 值介于0 和1 之间，表示theano 使用的GPU 内存分配量。

测试theano是否安装成功，可以在新打开的命令提示符（管理员）窗口中输入

Python

导入Theano

出现（CNMeM is启用，初始大小： 80.0% of memory, CuDNN 5004），表示安装部署成功~（CuDNN后面的数字不重要.）

最后

theano官网windows安装教程中提到了

安装OpenBLAS

图5 官网上提到的BLASOpenBLAS是一个优化的基础线性代数汇编。无论是否安装，都不会改变GPU计算的性能，但可以显着提高Theano在CPU上的性能。自带翻译安装方法：

下载mingw64_dll.zip、OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip，为OpenBLAS新建一个文件夹，如：C:openblas，将解压后的mingw64_dll和OpenBlas/bin放入该文件夹中，并将路径添加到系统环境变量PATH并修改theano配置文件：theanorc文件。打开后添加以下语句

[布拉斯]

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