基于CUDA的Theano GPU加速环境配置 GPU没有反应.求解答

Posted 2023-04-21

参考技术A 1. 首先安装python，我选择安装Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下载地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：
conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #该命令用于安装应用包，如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #该命令用于安装应用包，如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升级应用包，如 conda update python
2. 安装Theano，在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano，可以看到程序开始下载安装包，并检查是否满足安装条件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，满足条件之后开始运行setup.py安装theano，安装完成后会显示Successfully installed theano。
3. 测试Theano安装情况。
（1）在ipython中输入以下两行代码：
import theano

theano.test()
会显示theano的版本号，安装位置，已经其他包的安装版本，如numpy,nose,python等。
在运行中出现g++不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口输入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
显示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py发现，其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件，而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹，theano-nose存放在Scripts文件夹中。
》》》尝试1：将Scripts更名为bin，重新运行这句命令，可以成功运行。但是出现一个warning，提示没有检测到g++，所以无法运行优化后的C代码版本，只能执行python版本。
该种尝试的结果是，下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误，因为其运行路径为Scripts，所以还是不要修改了。
（3）g++问题。我们打开MinGW文件夹，可以很清楚的看到有g++，但是为什么使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++.exe啊。所以结论是，鉴于这个代码中出现很明显的漏洞，所以说不定这里也是错误，先不管这些了。
试着做了以下配置，也不知行不行。
添加环境变量: path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建环境变量： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建 .theanorc.txt 文件内容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：
>>> import numpy
>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)
False
结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。

Win10环境下安装theano并配置GPU详细教程

一．软件和环境

（1）安装日期2016/12/23；

（2）原材料VS2013，cuda-8.0（最好下载cuda7.5，目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好），Anaconda3-4.2.0（64位）；

（3）环境为win10.

 

二．安装步骤

（1）安装VS2013。这个没什么可说的，下载64位版本后就是一路下一步、确定就行，记住安装位置就可以了，我这里的安装目录是D:\\software\\VS2013：

 

接着右键我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量，之后编辑系统变量Path，加入两个路径D:\\software\\VS2013\\VC\\bin和D:\\software\\VS2013\\Common7\\IDE，以分号隔开，如图：

 

点击确定即可。

 

（2）安装cuda。这个也没什么可说的，到官网上下载cuda，并一路下一步+确定就好了，注意如果安装过程中win10提示阻止某项操作，一定要选择允许本次操作或允许程序所有操作，否则cuda就会安装失败。Cuda官网地址为

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/#axzz46v2MC6l8，

下载地址为https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，

如图：

 

（注意：这是cuda-8版本，对目前版本的theano支持不是很好，不过不影响使用，最好还是下载cuda7.5，我这里懒得再重装一遍，所以就用的cuda-8）

还有一定要记住cuda的安装路径，我的路径就是C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v8.0，如图：

 

 

（3）右键我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量，可以看到系统变量中增加了两个变量CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0，如图：

 

之后编辑系统变量Path，加入两个路径%CUDA_PATH%\\lib\\x64和%CUDA_PATH%\\bin，要用分号隔开，如图：

 

点击确定。

打开命令行，输入nvcc -V，如果出现下图则安装成功：

 

 

并可到目录C:\\ProgramData\\NVIDIA Corporation\\CUDA Samples\\v8.0\\1_Utilities\\deviceQuery下用VS2013打开并运行测试样例deviceQuery_vs2013.vcxproj文件，如图：（注意C:\\ProgramData为隐藏文件夹，需要点击C盘-》查看-》选项-》查看，选中显示隐藏的文件、文件夹和驱动器，点击确定。如图）

 

图为显示C:\\ProgramData文件夹的查看选项

 

 

                                                                                       

图为deviceQuery_vs2013.vcxproj的位置

 

 

图为在VS2013中的运行结果

最后一行为Result = Pass则表示安装配置成功。

 

 

（4）安装Anaconda3-4.2.0，这个很简单，就是一路确定即可，记住安装位置，如我就是安装在D:\\software\\Anaconda3，如图：

 

 

接着右键我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量，在用户变量中添加PATH，并加入路径D:\\software\\Anaconda3，D:\\software\\Anaconda3\\Scripts和D:\\software\\Anaconda3\\Library\\bin，点击确定。如图：

 

 

之后进入命令行输入python，如果出现如图信息，则安装成功：

 

关闭命令行。

 

（5）安装mingw和libpython。打开命令行后输入conda install mingw libpython即可，目前libpython已经支持python3.5了，就不用再配置python3.4的环境了。注意如果安装mingw速度很慢，则可ctl+c并退出命令行，再进入命令行修改Anaconda的镜像，这里推荐清华的镜像，方法为在命令行中输入：

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

conda config --set show_channel_urls yes

，之后再conda install mingw libpython即可。

之后到Anaconda3的安装目录中可以看到MinGW的文件夹，如图：

 

（注：网上说需要把MinGW的路径加入到环境变量，其实不用，等会儿再theano的配置文件中标出MinGW的位置即可）

 

（6）安装theano。首先打开命令行，输入conda install scipy，之后再输入pip install theano即可。（为什么要输入conda install scipy我也不明白，但是网上建议）。之后在个人主文件夹下新建一个“.theanorc.txt”的文档。个人主文件夹就是打开命令行后所显示的文件夹路径，比如我的就是C:\\Users\\15540：

 

 

注意theano的配置文件为.theanorc.txt，注意前面那个点要有，并且文件名为.theanorc，.txt是文件类型，不要弄错。打开.theanorc.txt写入以下信息：

[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换成你的Anaconda3中MinGW的位置，flags = -LD:\\software\\Anaconda3\\libs换为你的Anaconda3中libs的位置，compiler_bindir = D:\\software\\VS2013\\VC\\bin换为你的VS2013中VC\\bin的位置；还有cnmem = 0.8这个网上说设为1，但是貌似有点问题，建议设为小于1的值，如我这里设为0.8 ，这就可以避免后面显示CNMEM is disabled了。

 

（7）更新cudnn文件，到网上搜索cudnn下载下来（到官网注册一下就可以下载了，官网网址为https://developer.nvidia.com/cudnn）。将下载来的文件解压，解压出cuda文件夹，里面包含3个文件夹，如图。将设三个文件夹替换掉系统里面的对应文件，进行覆盖替换即可，例如我的文件目录为C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v8.0。覆盖掉后面导入theano时会就不会出现CuDNN not available提示了。

 

 

（8）测试theano。打开命令行，输入python，在输入import theano，如果出现UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd5 in position 11: invalid continuation byte这种编码问题，这是因为掉用nvcc返回的字符串是使用的cwindows默认的默认编码，直接找到theano中对应的报错文件，把源码出错的地方改为 *.decode("GBK")就可以。比如我的是在theano下的__init__.py出现的编码问题，则修改为：

 

 

（如果出现上述错误，关闭命令行修改错误，重输一遍命令即可）出现以下画面则表示成功。

 

（注：可以看到仍有warning，不过不影响使用，出现warning的原因主要是cuda-8对目前版本的theano支持不太好导致，不过相信以后更新的theano会解决这个问题，如果实在接受不了这个warning就安装cuda7.5，步骤一样）

 

三．其他问题

（1）不要在环境变量添加PYTHONPATH变量，否则容易在import theano后出现configparser找不到或没有这个组件这个问题（在我这里是这样的）；

（2）建议在安装完cuda后重启电脑；

（3）如果在命令行输入命令后出现什么问题，建议修改完问题后重启命令行；

（4）如果还有其他问题，试试重启电脑后在import theano，如果还有问题，一般就是配置文件.theanorc.txt的问题（我这个配置方式不一定百分之百的适合你），下面列出一些我参考的文章：

http://blog.csdn.net/u011821462/article/details/50145221

http://blog.csdn.net/stormragewang/article/details/51261465

http://blog.csdn.net/voidfaceless/article/details/53711550