深度学习平台Theano环境搭建【GPU版】

系统 Ubuntu14.04.4 LTS x64

GPU NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB

TensorFlow GPU版本首先需要安装NVIDIA显卡驱动，并且需要CUDA以及cuDNN支持，这里采用的显卡驱动版本为375.39，CUDA版本为8.0，cuDNN版本为5.1。具体安装过程请见深度学习平台Caffe环境搭建【GPU版】

安装Theano的过程和安装Tensorflow大致差不多，为了避免产生冲突，这里选择使用virtualenv安装。

创建一个名为theano的virtualenv环境

virtualenv --system-site-packages ~/theano

激活virtualenv环境

source ~/theano/bin/activate

此时在命令行的最前面会出现(theano)，表示环境激活成功

接下来安装Theano

sudo pip install Theano

安装完成之后，执行deactivate关闭环境

为了以后激活Theano环境更加简单，执行以下命令将theano激活命令写入bash

sudo printf '\nalias theano="source ~/theano/bin/activate"' >>~/.bashrc

刷新bash之后，键入theano即可激活theano环境

激活theano之后，开始测试

python -c "import theano;theano.test()"

可能出现的问题：

ImportError:No module named nose-parameterized

解决，执行命令

sudo pip install nose_parameterized

此时Theano安装完成，但是如果直接使用的话，Theano默认调用CPU，需要配置一下.theanorc文件

在主目录下新建.theanorc文件

cd
sudo gedit .theanorc

将以下内容写入.theanorc文件

[global]
floatX=float32
device=gpu
optimizer=fast_compile
optimizer_including=cudnn

[blas]  
ldflas=-lopenblas  

[nvcc]  
fastmath=True  
flags=-D_FORCE_INLINES

[cuda]  
root=/usr/local/cuda-8.0/

CUDA默认安装在/usr/local/cuda-8.0位置，如果你的cuda不是安装在该位置，需要将root指定为你的安装目录

执行测试文件

将下列代码保存为test_theano.py文件

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'

执行test_theano.py文件

python test.py

如果以上安装步骤没有错误的话，会得到以下结果，执行完毕所需时间大约在1s左右

至此Theano GPU版安装完毕

深度学习平台Theano环境搭建【GPU版】

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