搭建环境之前自己曾在网上搜索过相关博客,能找到的中文资料确实不敢恭维,主要存在的问题是版本过低。因此参考了别人的很多经验,才有了这篇相对版本较新的中文资料,供大家参考交流。
1. 安装Visual Studio 2013
注意:这里并不是VS的版本越新越好(PS: VS2015也已经发布有一段时间了)。
首先,我们需要检查待安装的CUDA版本所支持的VS版本,时至今日(2016.02.16)
我们可以看到,CUDA的最新版本7.5仅提供对VS2013及之前版本的支持。VS2013的安装破解比较简单,在网盘搜索引擎里很容易就能找到安装包和密钥。
安装完成后,记得在系统变量path(system PATH)中添加以下两项:
C:\ProgramFiles (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin\;C:\Program Files(x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\Common7\IDE
(PS: 如上你需要根据自己的VS的安装路径做出更改,如果只是针对Theano的话,其实可以不用在这里指明cl.exe的位置,因为接下来我们会在.theanorc文件中再定义一次,为了方便其他应用,最好还是写进去吧)。
2. 安装CUDA toolkit
进入NVIDA的官网,下载完CUDA toolki

本文档提供了在Windows 10上安装CUDA 7.5、Visual Studio 2013、Python环境、Theano和PyCUDA的详细步骤,适用于使用GPU进行深度学习的开发者。首先安装Visual Studio 2013,接着安装CUDA toolkit,然后通过Anaconda设置Python环境并安装Theano,最后安装PyCUDA并进行测试,确保GPU支持正常工作。
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