深度学习(二)theano环境搭建

theano环境搭建

原文地址http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/46654229

作者:hjimce

搭建theano实属不易,因为每个人的电脑不一样,所以安装过程会有所区别,特别是安装cuda的时候,很容易驱动冲突。网上教程一大堆,但是我都没搭建成功,最后根据官网的教程,一步一步的琢磨,总算功夫不负有心人。因此写一下艰辛的theano安装历程

环境:win7+64位系统 

硬件:笔记本电脑, 显卡型号:GTX 850M

现在假设电脑啥都没装,开始从头到尾进行环境搭建。

1、安装Anconda

因为如果安装纯净版python,还需要自己安装其它的numpy、matpolt等库,挺麻烦的。所以我直接安装集成的Anaconda ,这个软件包含了Ipython,还有许多python的计算库。下载地址为:http://www.continuum.io/downloads


因为我是64位系统,因此选择64位的版本,下载后文件为:Anaconda-2.2.0-Windows-x86_64.exe,下载完成后,就直接双击开始安装,全部都选取默认的就可以了,默认会安装到:C:\Anconda。

安装完成后,在window开始菜单下,的所有程序中找到已安装的Anaconda,如下:

打开Anaconda的命令窗口:Anaconda Command Prompt,然后输入命令:conda list      可以查看Anaconda为我们安装的python相关的包:


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

2、安装mingw、theano

(1)mingw 安装

有的Anaconda 是有包含mingw的,不过我下载到的版本安装完以后上面的包列表中并没有mingw,也就是C:\Anconda文件下没有MinGW文件夹,因此需要自己在线安装。这个如果没有装好,后面使用theano的时候会提示:g++ no detect,还有g++不是内部命令什么的。总之如果错误提示g++问题,就代表mingw没有安装或配置好。

我们在Anaconda命令窗口中,输入mingw的安装命令: conda install mingw。

声明修改:这一步用命令conda install mingw错了,最后theano安装完后,输入命令“import theano”会出现:no module named gof 的错误 。需要把mingw的安装命令改为: conda install mingw libpython。才不会出现后面的no module named gof 错误



因为我已经安装过了,所以输入安装命令后,提示的是:All requested packages already installed。也就是已经安装完了,如果还没有安装的,它会自动链接在线安装。

mingw安装完后,在C:\Anconda文件下会出现:名为MinGW的文件夹。

(2)theano 安装

与mingw的安装类似,直接在anaconda的命令窗口中输入命令:pip install theano。接着会自动进行在线安装,如下所示:


最后安装成功了会提示:successfully installed theano。

(3)配置环境变量

在桌面上我的电脑右键-》属性-》高级系统设置-》环境变量。即可进入环境变量设置界面如下:


步骤一、在系统环境变量中选择“变量path”,在后面加入值:“c:\Anaconda\MinGW\bin;c:\Anaconda\MinGW\x86_64-mingw32\lib;”(如果操作系统为32位的变量值输入为“c:\Anaconda\MinGW\bin;c:\Anaconda\MinGW\i686_w64-mingw32\lib;”)(注意要带分号)

步骤二、新建环境变量。变量名为“PYTHONPATH”,变量值为“C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;”(同样注意要带分号

步骤三、打开C盘-》用户-》当前用户(根据你的电脑用户而定)。因为我的电脑现在所用的是超级管理员用户Adminstrator,因此打开Adminstrator用户


用户目录


在用户Adminstrator下面创建文件名为:“.theanorc.txt”,文件内容为:

“[blas] 
ldflags=


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

即:


ok,到了这里我们已经完成了theano配置的上半部分,这个时候theano已经可以用了,接着需要做个测试,测试一下自己上面的配置有没有问题。

(4)测试配置是否有误

测试开始前,需要重启电脑,因为我们上面配置了环境变量,系统的环境变量设置完了需要重启电脑才能有效果。

测试方法一、

测试代码:

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(), )

把上面的代码拷贝复制一下,然后用python运行一下结果如下:


如果上面的np time 和theano time 差不多,那就代表你上面的配置没有问题了,这个有的时候电脑还有其他的任务,也有可能导致运行的时间不一致。

测试方案二、

在python命令窗口中输入:

Import theano
print theano.config.blas.ldflags

没有出错(没有返回值)则说明已经配置成功,如下图所示,就代表成功了:

测试方案三、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。
结果如下代表成功:

3、安装CUDA

上面的theano配置只是完成了上半部分,这个时候还不能进行gpu加速。这个时候我们可以用如下命令:

>>import  theano

>>theano.test()

测试看一下结果如下,这个时候会跳出PyCUDA的相关错误信息,因为我们还没有安装CUDA。


OK,接着我们要做的就是安装CUDA了。具体步骤如下:

(1)安装vs根据theano官网的安装教程,到网站:http://go.microsoft.com/?linkid=9709969  下载到:VS2010Express1.iso,然后用虚拟光驱打开,然后在打开VCExpress文件,双击安装文件:VCExpress\setup.exe  

(2)安装CUDA。

a、下载合适的cuda版本。这一步很操蛋,因为我一开始是根据官网教程,到这个网站:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-55-archive  根据我是笔记本电脑同时是win7 64位系统,最后下载了cuda_5.5.20_winvista_win7_win8_notebook_64.exe。等了一个小时终于下载完了,下载完后进行安装,结果一安装就出现如下错误:


告诉我说图形驱动与显卡不兼容,如果继续安装,即使安装成功了,也不能使用cuda。于是我就去下载了个高一点的版本:cuda6.5,等了一个小时终于下载完了,结果一运行还是同样的错误。

最后我下载了最新的版本:cuda_7.0.28_windows.exe   终于没有错误了。因此安装cuda需要根据电脑的显卡型号确定,因为我的电脑是刚买不久的,所以显卡比较先进。

根据上面的步骤,我的电脑找到了合适版本为cuda7.0版本。接着就需要安装cuda_7.0.28_windows.exe这玩意了 

b、安装cuda。下载完后,直接双击安装,选择自定义安装,然后把所有包的都勾选上,省的后面出现什么错误。这一步有可能会遇到驱动冲突,导致某些包安装失败,比如我第一次安装的时候,结果图形驱动包就安装失败了。


如果某些包安装失败,后面使用theano的时候,会跳出错误。像我图形驱动安装失败,运行theano的时候就出现错误提示为cuda版本与驱动版本不一致。因此如果你安装cuda的过程中,有出现安装失败的,那么请你接着往下看。安装失败一般是驱动冲突的问题,这个时候我的方法是用驱动精灵卸载掉显卡驱动,然后在进行安装。如果是笔记本电脑,因为是双显卡的,那么就先卸载掉NVIDIA的,另外一个Intel的驱动保留的着。


然后在进行安装CUDA ,还有intel驱动最好是官方驱动,不然也有可能冲突,导致安装失败。

ok,安装完后测试一下是否安装正确。

在命令提示符窗口中输入:nvcc -V,回车查看是否有版本信息。若出现版本信息,则证明nvcc安装成功,如下图所示:


接着我们运行一个cuda自带的测试例子,名字为:deviceQuery_vs2012.sln  ,这个例子目录为:C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Installer2\CUDASamples_7.0.{E78AE18E-ED3C-4168-AF5B-561BDF7F2BBB}\1_Utilities\deviceQuery 。我用vs2012打开了deviceQuery_vs2012.sln,并编译运行得到如下结果,代表安装成功:


如果有问题,这个例子运行后,会有错误提示信息。

4、下载并安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7下载到的文件为:VCForPython27.msi。

接着在dos命令窗口中,cd到VCForPython27.msi所在的目录,然后输入安装命令: msiexec /i VCForPython27.msi ALLUSERS=1

接着会进行安装VCForPython27.msi。其将被安装到: C:\Program Files (x86)\Common Files\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0.目录下

安装完后,可以到这个目录下看看有没有上面这个目录。

安装完了以后,我们新建一个文件名为:stdint.h,其文件内容如下: 

// ISO C9x  compliant stdint.h for Microsoft Visual Studio
// Based on ISO/IEC 9899:TC2 Committee draft (May 6, 2005) WG14/N1124 
// 
//  Copyright (c) 2006-2013 Alexander Chemeris
// 
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without
// modification, are permitted provided that the following conditions are met:
// 
//   1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
//      this list of conditions and the following disclaimer.
// 
//   2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
//      notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
//      documentation and/or other materials provided with the distribution.
// 
//   3. Neither the name of the product nor the names of its contributors may
//      be used to endorse or promote products derived from this software
//      without specific prior written permission.
// 
// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED
// WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF
// MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO
// EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,
// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
// PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS;
// 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_ ]

然后把它放到目录

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。把步骤2(3)中建立的文件:.theanorc.txt 内容改为如下内容:

[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

这样就完成了theano的GPU配置了。上面的:

compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin
这个如果你的电脑是装vs2012,那么就把10.0改为11.0。也就是说上面的路径就是你安装的vs所在的目录

6、完整测试。

测试的python代码如下:

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'

运行结果如下:

(1)GPU测试

下面是用GPU加速的运行结果:

如上运行结果可知,用gpu进行计算时间差不多是0.68秒左右。如果想切换成只用cpu的测试的话,我是通过更改文件:.theanorc.txt的内容。如果开启gpu,那么.theanorc.txt的内容为:

[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测试。如果想关闭gpu,进行cpu测试那么就把.theanorc.txt内容改为:

[blas] 
ldflags=



[gcc] 
cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include
还有需要重启电脑。不知道有没有更好的在gpu与cpu切换的方法,如果有请不吝指导,因为我这个方法每次都要重启,下面是测试结果图:

测试了结果,只用cpu花了13秒的时间,也就是说对于我的电脑,使用gpu进行加速,这速度提高了近20倍。

本文地址:http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/46654229     作者:hjimce     联系qq:1393852684   更多资源请关注我的博客:http://blog.youkuaiyun.com/hjimce                原创文章,转载请保留本行信息。

参考文献:

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/

附录:

1、在调用theano.test()测试的时候,如果出现:no  module  name  theano 的错误,表明要么没有安装,theano。如果确保已经安装了,那么就是你:高级-》环境变量 的路径没有设置好。

上面的环境变量设置:C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;”查看一下是否有这个目录。比如我另外一台电脑安装的时候,不知怎么回事,theano的安装目录竟然是大写的:Theano,一直不知道错在哪

评论 22
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值