深度學習（二）theano環境搭建

theano環境搭建

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46654229

作者：hjimce

搭建theano實屬不易，因爲每個人的電腦不一樣，所以安裝過程會有所區別，特別是安裝cuda的時候，很容易驅動衝突。網上教程一大堆，但是我都沒搭建成功，最後根據官網的教程，一步一步的琢磨，總算功夫不負有心人。因此寫一下艱辛的theano安裝歷程

環境：win7+64位系統

硬件：筆記本電腦，顯卡型號:GTX 850M

現在假設電腦啥都沒裝，開始從頭到尾進行環境搭建。

1、安裝Anconda。

因爲如果安裝純淨版Python，還需要自己安裝其它的numpy、matpolt等庫，挺麻煩的。所以我直接安裝集成的Anaconda ，這個軟件包含了Ipython，還有許多python的計算庫。下載地址爲：http://www.continuum.io/downloads

因爲我是64位系統，因此選擇64位的版本，下載後文件爲：Anaconda-2.2.0-Windows-x86_64.exe，下載完成後，就直接雙擊開始安裝，全部都選取默認的就可以了，默認會安裝到：C:\Anconda。

安裝完成後，在window開始菜單下，的所有程序中找到已安裝的Anaconda，如下：

打開Anaconda的命令窗口：Anaconda Command Prompt，然後輸入命令：conda list 可以查看Anaconda爲我們安裝的python相關的包：

裏面有非常多的包，如：numpy, nose, pip, python, scipy。

2、安裝mingw、theano

(1)mingw 安裝

有的Anaconda 是有包含mingw的，不過我下載到的版本安裝完以後上面的包列表中並沒有mingw，也就是C:\Anconda文件下沒有MinGW文件夾，因此需要自己在線安裝。這個如果沒有裝好，後面使用theano的時候會提示：g++ no detect，還有g++不是內部命令什麼的。總之如果錯誤提示g++問題，就代表mingw沒有安裝或配置好。

我們在Anaconda命令窗口中，輸入mingw的安裝命令： conda install mingw。

聲明修改：這一步用命令conda install mingw錯了，最後theano安裝完後，輸入命令“import theano”會出現：no module named gof 的錯誤。需要把mingw的安裝命令改爲： conda install mingw libpython。纔不會出現後面的no module named gof 錯誤

因爲我已經安裝過了，所以輸入安裝命令後，提示的是：All requested packages already installed。也就是已經安裝完了，如果還沒有安裝的，它會自動鏈接在線安裝。

mingw安裝完後，在C:\Anconda文件下會出現：名爲MinGW的文件夾。

(2)theano 安裝

與mingw的安裝類似，直接在anaconda的命令窗口中輸入命令：pip install theano。接着會自動進行在線安裝，如下所示：

最後安裝成功了會提示：successfully installed theano。

(3)配置環境變量

在桌面上我的電腦右鍵-》屬性-》高級系統設置-》環境變量。即可進入環境變量設置界面如下：

步驟一、在系統環境變量中選擇“變量path”，在後面加入值：“c:\Anaconda\MinGW\bin;c:\Anaconda\MinGW\x86_64-mingw32\lib;”(如果操作系統爲32位的變量值輸入爲“c:\Anaconda\MinGW\bin;c:\Anaconda\MinGW\i686_w64-mingw32\lib;”)（注意要帶分號）

步驟二、新建環境變量。變量名爲“PYTHONPATH”,變量值爲“C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;”（同樣注意要帶分號）

步驟三、打開C盤-》用戶-》當前用戶（根據你的電腦用戶而定）。因爲我的電腦現在所用的是超級管理員用戶Adminstrator，因此打開Adminstrator用戶

用戶目錄

在用戶Adminstrator下面創建文件名爲：“.theanorc.txt”,文件內容爲：

“[blas]
ldflags=

[gcc]
cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include”

即：

ok，到了這裏我們已經完成了theano配置的上半部分，這個時候theano已經可以用了，接着需要做個測試，測試一下自己上面的配置有沒有問題。

(4)測試配置是否有誤

測試開始前，需要重啓電腦，因爲我們上面配置了環境變量，系統的環境變量設置完了需要重啓電腦纔能有效果。

測試方法一、

測試代碼：

[python]view
plain copy
 
import numpy as np  

import time  

import theano  

A = np.random.rand(1000,10000).astype(theano.config.floatX)  

B = np.random.rand(10000,1000).astype(theano.config.floatX)  

np_start = time.time()  

AB = A.dot(B)  

np_end = time.time()  

X,Y = theano.tensor.matrices('XY')  

mf = theano.function([X,Y],X.dot(Y))  

t_start = time.time()  

tAB = mf(A,B)  

t_end = time.time()  

print "NP time: %f[s], theano time: %f[s] (times should be close when run on CPU!)" %(  

                                           np_end-np_start, t_end-t_start)  

print "Result difference: %f" % (np.abs(AB-tAB).max(), )

把上面的代碼拷貝複製一下，然後用python運行一下結果如下：

如果上面的np time 和theano time 差不多，那就代表你上面的配置沒有問題了，這個有的時候電腦還有其他的任務，也有可能導致運行的時間不一致。

測試方案二、

在python命令窗口中輸入：

[python]view
plain copy
 
Import theano  

print theano.config.blas.ldflags

沒有出錯(沒有返回值)則說明已經配置成功，如下圖所示，就代表成功了：

測試方案三、驗證BLAS是否安裝成功。由於numpy是依賴BLAS的，如果BLAS沒有安裝成功，雖然numpy亦可以安裝，但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯，用以下代碼試驗：

>>> import numpy

>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)

False

結果爲False表示成功依賴了BLAS加速，如果是Ture則表示用的是python自己的實現並沒有加速。

結果如下代表成功：

3、安裝CUDA

上面的theano配置只是完成了上半部分，這個時候還不能進行gpu加速。這個時候我們可以用如下命令：

>>import theano

>>theano.test()

測試看一下結果如下，這個時候會跳出PyCUDA的相關錯誤信息，因爲我們還沒有安裝CUDA。

OK,接着我們要做的就是安裝CUDA了。具體步驟如下：

(1)安裝vs，根據theano官網的安裝教程，到網站：http://go.microsoft.com/?linkid=9709969 下載到：VS2010Express1.iso，然後用虛擬光驅打開，然後在打開VCExpress文件，雙擊安裝文件：VCExpress\setup.exe

(2)安裝CUDA。

a、下載合適的cuda版本。這一步很操蛋，因爲我一開始是根據官網教程，到這個網站：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-55-archive 根據我是筆記本電腦同時是win7 64位系統，最後下載了cuda_5.5.20_winvista_win7_win8_notebook_64.exe。等了一個小時終於下載完了，下載完後進行安裝，結果一安裝就出現如下錯誤：

告訴我說圖形驅動與顯卡不兼容，如果繼續安裝，即使安裝成功了，也不能使用cuda。於是我就去下載了個高一點的版本：cuda6.5，等了一個小時終於下載完了，結果一運行還是同樣的錯誤。

最後我下載了最新的版本：cuda_7.0.28_windows.exe 終於沒有錯誤了。因此安裝cuda需要根據電腦的顯卡型號確定，因爲我的電腦是剛買不久的，所以顯卡比較先進。

根據上面的步驟，我的電腦找到了合適版本爲cuda7.0版本。接着就需要安裝cuda_7.0.28_windows.exe這玩意了

b、安裝cuda。下載完後，直接雙擊安裝，選擇自定義安裝，然後把所有包的都勾選上，省的後面出現什麼錯誤。這一步有可能會遇到驅動衝突，導致某些包安裝失敗，比如我第一次安裝的時候，結果圖形驅動包就安裝失敗了。

如果某些包安裝失敗，後面使用theano的時候，會跳出錯誤。像我圖形驅動安裝失敗，運行theano的時候就出現錯誤提示爲cuda版本與驅動版本不一致。因此如果你安裝cuda的過程中，有出現安裝失敗的，那麼請你接着往下看。安裝失敗一般是驅動衝突的問題，這個時候我的方法是用驅動精靈卸載掉顯卡驅動，然後在進行安裝。如果是筆記本電腦，因爲是雙顯卡的，那麼就先卸載掉NVIDIA的，另外一個Intel的驅動保留的着。

然後在進行安裝CUDA ,還有intel驅動最好是官方驅動，不然也有可能衝突，導致安裝失敗。

ok,安裝完後測試一下是否安裝正確。

在命令提示符窗口中輸入：nvcc -V，回車查看是否有版本信息。若出現版本信息，則證明nvcc安裝成功，如下圖所示：

接着我們運行一個cuda自帶的測試例子，名字爲：deviceQuery_vs2012.sln ，這個例子目錄爲：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Installer2\CUDASamples_7.0.{E78AE18E-ED3C-4168-AF5B-561BDF7F2BBB}\1_Utilities\deviceQuery 。我用vs2012打開了deviceQuery_vs2012.sln，並編譯運行得到如下結果，代表安裝成功：

如果有問題，這個例子運行後，會有錯誤提示信息。

4、下載並安裝Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7。下載到的文件爲：VCForPython27.msi。

接着在dos命令窗口中，cd到VCForPython27.msi所在的目錄，然後輸入安裝命令： msiexec /i VCForPython27.msi ALLUSERS=1

接着會進行安裝VCForPython27.msi。其將被安裝到： C:\Program Files (x86)\Common Files\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0.目錄下

安裝完後，可以到這個目錄下看看有沒有上面這個目錄。

安裝完了以後，我們新建一個文件名爲：stdint.h，其文件內容如下：

[cpp]view
plain copy
 
// ISO C9x  compliant stdint.h for Microsoft Visual Studio  

// Based on ISO/IEC 9899:TC2 Committee draft (May 6, 2005) WG14/N1124   

//   

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//   

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//      be used to endorse or promote products derived from this software  

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// OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY,   

// WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR  

// OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF  

// ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  

//   

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////  

#ifndef _MSC_VER // [  

#error "Use this header only with Microsoft Visual C++ compilers!"  

#endif // _MSC_VER ]  

#ifndef _MSC_STDINT_H_ // [  

#define _MSC_STDINT_H_  

#if _MSC_VER > 1000  

#pragma once  

#endif  

#if _MSC_VER >= 1600 // [  

#include <stdint.h>  

#else // ] _MSC_VER >= 1600 [  

#include <limits.h>  

// For Visual Studio 6 in C++ mode and for many Visual Studio versions when  

// compiling for ARM we should wrap <wchar.h> include with 'extern "C++" {}'  

// or compiler give many errors like this:  

//   error C2733: second C linkage of overloaded function 'wmemchr' not allowed  

#ifdef __cplusplus  

extern "C" {  

#endif  

#  include <wchar.h>  

#ifdef __cplusplus  

}  

#endif  

// Define _W64 macros to mark types changing their size, like intptr_t.  

#ifndef _W64  

#  if !defined(__midl) && (defined(_X86_) || defined(_M_IX86)) && _MSC_VER >= 1300  

#     define _W64 __w64  

#  else  

#     define _W64  

#  endif  

#endif  

// 7.18.1 Integer types  

// 7.18.1.1 Exact-width integer types  

// Visual Studio 6 and Embedded Visual C++ 4 doesn't  

// realize that, e.g. char has the same size as __int8  

// so we give up on __intX for them.  

#if (_MSC_VER < 1300)  

   typedef signed char       int8_t;  

   typedef signed short      int16_t;  

   typedef signed int        int32_t;  

   typedef unsigned char     uint8_t;  

   typedef unsigned short    uint16_t;  

   typedef unsigned int      uint32_t;  

#else  

   typedef signed __int8     int8_t;  

   typedef signed __int16    int16_t;  

   typedef signed __int32    int32_t;  

   typedef unsigned __int8   uint8_t;  

   typedef unsigned __int16  uint16_t;  

   typedef unsigned __int32  uint32_t;  

#endif  

typedef signed __int64       int64_t;  

typedef unsigned __int64     uint64_t;  

// 7.18.1.2 Minimum-width integer types  

typedef int8_t    int_least8_t;  

typedef int16_t   int_least16_t;  

typedef int32_t   int_least32_t;  

typedef int64_t   int_least64_t;  

typedef uint8_t   uint_least8_t;  

typedef uint16_t  uint_least16_t;  

typedef uint32_t  uint_least32_t;  

typedef uint64_t  uint_least64_t;  

// 7.18.1.3 Fastest minimum-width integer types  

typedef int8_t    int_fast8_t;  

typedef int16_t   int_fast16_t;  

typedef int32_t   int_fast32_t;  

typedef int64_t   int_fast64_t;  

typedef uint8_t   uint_fast8_t;  

typedef uint16_t  uint_fast16_t;  

typedef uint32_t  uint_fast32_t;  

typedef uint64_t  uint_fast64_t;  

// 7.18.1.4 Integer types capable of holding object pointers  

#ifdef _WIN64 // [  

   typedef signed __int64    intptr_t;  

   typedef unsigned __int64  uintptr_t;  

#else // _WIN64 ][  

   typedef _W64 signed int   intptr_t;  

   typedef _W64 unsigned int uintptr_t;  

#endif // _WIN64 ]  

// 7.18.1.5 Greatest-width integer types  

typedef int64_t   intmax_t;  

typedef uint64_t  uintmax_t;  

// 7.18.2 Limits of specified-width integer types  

#if !defined(__cplusplus) || defined(__STDC_LIMIT_MACROS) // [   See footnote 220 at page 257 and footnote 221 at page 259  

// 7.18.2.1 Limits of exact-width integer types  

#define INT8_MIN     ((int8_t)_I8_MIN)  

#define INT8_MAX     _I8_MAX  

#define INT16_MIN    ((int16_t)_I16_MIN)  

#define INT16_MAX    _I16_MAX  

#define INT32_MIN    ((int32_t)_I32_MIN)  

#define INT32_MAX    _I32_MAX  

#define INT64_MIN    ((int64_t)_I64_MIN)  

#define INT64_MAX    _I64_MAX  

#define UINT8_MAX    _UI8_MAX  

#define UINT16_MAX   _UI16_MAX  

#define UINT32_MAX   _UI32_MAX  

#define UINT64_MAX   _UI64_MAX  

// 7.18.2.2 Limits of minimum-width integer types  

#define INT_LEAST8_MIN    INT8_MIN  

#define INT_LEAST8_MAX    INT8_MAX  

#define INT_LEAST16_MIN   INT16_MIN  

#define INT_LEAST16_MAX   INT16_MAX  

#define INT_LEAST32_MIN   INT32_MIN  

#define INT_LEAST32_MAX   INT32_MAX  

#define INT_LEAST64_MIN   INT64_MIN  

#define INT_LEAST64_MAX   INT64_MAX  

#define UINT_LEAST8_MAX   UINT8_MAX  

#define UINT_LEAST16_MAX  UINT16_MAX  

#define UINT_LEAST32_MAX  UINT32_MAX  

#define UINT_LEAST64_MAX  UINT64_MAX  

// 7.18.2.3 Limits of fastest minimum-width integer types  

#define INT_FAST8_MIN    INT8_MIN  

#define INT_FAST8_MAX    INT8_MAX  

#define INT_FAST16_MIN   INT16_MIN  

#define INT_FAST16_MAX   INT16_MAX  

#define INT_FAST32_MIN   INT32_MIN  

#define INT_FAST32_MAX   INT32_MAX  

#define INT_FAST64_MIN   INT64_MIN  

#define INT_FAST64_MAX   INT64_MAX  

#define UINT_FAST8_MAX   UINT8_MAX  

#define UINT_FAST16_MAX  UINT16_MAX  

#define UINT_FAST32_MAX  UINT32_MAX  

#define UINT_FAST64_MAX  UINT64_MAX  

// 7.18.2.4 Limits of integer types capable of holding object pointers  

#ifdef _WIN64 // [  

#  define INTPTR_MIN   INT64_MIN  

#  define INTPTR_MAX   INT64_MAX  

#  define UINTPTR_MAX  UINT64_MAX  

#else // _WIN64 ][  

#  define INTPTR_MIN   INT32_MIN  

#  define INTPTR_MAX   INT32_MAX  

#  define UINTPTR_MAX  UINT32_MAX  

#endif // _WIN64 ]  

// 7.18.2.5 Limits of greatest-width integer types  

#define INTMAX_MIN   INT64_MIN  

#define INTMAX_MAX   INT64_MAX  

#define UINTMAX_MAX  UINT64_MAX  

// 7.18.3 Limits of other integer types  

#ifdef _WIN64 // [  

#  define PTRDIFF_MIN  _I64_MIN  

#  define PTRDIFF_MAX  _I64_MAX  

#else  // _WIN64 ][  

#  define PTRDIFF_MIN  _I32_MIN  

#  define PTRDIFF_MAX  _I32_MAX  

#endif  // _WIN64 ]  

#define SIG_ATOMIC_MIN  INT_MIN  

#define SIG_ATOMIC_MAX  INT_MAX  

#ifndef SIZE_MAX // [  

#  ifdef _WIN64 // [  

#     define SIZE_MAX  _UI64_MAX  

#  else // _WIN64 ][  

#     define SIZE_MAX  _UI32_MAX  

#  endif // _WIN64 ]  

#endif // SIZE_MAX ]  

// WCHAR_MIN and WCHAR_MAX are also defined in <wchar.h>  

#ifndef WCHAR_MIN // [  

#  define WCHAR_MIN  0  

#endif  // WCHAR_MIN ]  

#ifndef WCHAR_MAX // [  

#  define WCHAR_MAX  _UI16_MAX  

#endif  // WCHAR_MAX ]  

#define WINT_MIN  0  

#define WINT_MAX  _UI16_MAX  

#endif // __STDC_LIMIT_MACROS ]  

// 7.18.4 Limits of other integer types  

#if !defined(__cplusplus) || defined(__STDC_CONSTANT_MACROS) // [   See footnote 224 at page 260  

// 7.18.4.1 Macros for minimum-width integer constants  

#define INT8_C(val)  val##i8  

#define INT16_C(val) val##i16  

#define INT32_C(val) val##i32  

#define INT64_C(val) val##i64  

#define UINT8_C(val)  val##ui8  

#define UINT16_C(val) val##ui16  

#define UINT32_C(val) val##ui32  

#define UINT64_C(val) val##ui64  

// 7.18.4.2 Macros for greatest-width integer constants  

// These #ifndef's are needed to prevent collisions with <boost/cstdint.hpp>.  

// Check out Issue 9 for the details.  

#ifndef INTMAX_C //   [  

#  define INTMAX_C   INT64_C  

#endif // INTMAX_C    ]  

#ifndef UINTMAX_C //  [  

#  define UINTMAX_C  UINT64_C  

#endif // UINTMAX_C   ]  

#endif // __STDC_CONSTANT_MACROS ]  

#endif // _MSC_VER >= 1600 ]  

#endif // _MSC_STDINT_H_ ]

然後把它放到目錄：

C:\Program Files (x86)\CommonFiles\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0\VC\include\stdint.h 下面。

5、重新配置文件.theanorc.txt。把步驟2(3)中建立的文件：.theanorc.txt 內容改爲如下內容：

[cpp]view
plain copy
 
[blas]   

ldflags=  

[global]  

device = gpu  

floatX = float32  

[nvcc]  

fastmath=True  

flags =-LC:\Anaconda\libs  

compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin  

[gcc]   

cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include

這樣就完成了theano的GPU配置了。上面的：

[cpp]view
plain copy
 

compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin  

這個如果你的電腦是裝vs2012，那麼就把10.0改爲11.0。也就是說上面的路徑就是你安裝的vs所在的目錄

6、完整測試。

測試的python代碼如下：

[python]view
plain copy
 
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 xrange(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'

運行結果如下：

(1)GPU測試

下面是用GPU加速的運行結果：

如上運行結果可知，用gpu進行計算時間差不多是0.68秒左右。如果想切換成只用cpu的測試的話，我是通過更改文件：.theanorc.txt的內容。如果開啓gpu，那麼.theanorc.txt的內容爲：

[python]view
plain copy
 
[blas]   

ldflags=  

[global]  

device = gpu  

floatX = float32  

[nvcc]  

fastmath=True  

flags =-LC:\Anaconda\libs  

compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin  

[gcc]   

cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include

(2)CPU測試。如果想關閉gpu，進行cpu測試那麼就把.theanorc.txt內容改爲：

[python]view
plain copy
 
[blas]   

ldflags=  

[gcc]   

cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include

還有需要重啓電腦。不知道有沒有更好的在gpu與cpu切換的方法，如果有請不吝指導，因爲我這個方法每次都要重啓，下面是測試結果圖：

測試了結果，只用cpu花了13秒的時間，也就是說對於我的電腦，使用gpu進行加速，這速度提高了近20倍。

本文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46654229 作者：hjimce 聯繫qq：1393852684 更多資源請關注我的博客：http://blog.csdn.net/hjimce 原創文章，轉載請保留本行信息。

參考文獻：

1、http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows

2、http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201469101518900/

3、http://ihsgnef.github.io/theano-cuda-windows/

附錄：

1、在調用theano.test()測試的時候，如果出現：no module name theano 的錯誤，表明要麼沒有安裝，theano。如果確保已經安裝了，那麼就是你：高級-》環境變量的路徑沒有設置好。

上面的環境變量設置：“C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;”查看一下是否有這個目錄。比如我另外一臺電腦安裝的時候，不知怎麼回事，theano的安裝目錄竟然是大寫的：Theano，一直不知道錯在哪

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