anaconda 安装Theano、tensorflow的CPU（win10）和GPU（linux服务器）版本

最新推荐文章于 2024-09-07 15:37:28 发布

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分类专栏： python第三方库文章标签： theano

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lzbmc/article/details/94745282

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本文详细介绍了在Windows和Linux环境下安装配置TensorFlow和Theano的过程，包括创建依赖环境、激活环境、安装包的具体命令，以及在Theano中使用GPU的配置方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、tensorflow

1、注意win10安装tensorflow需要创建 TensorFlow 依赖环境：

conda create -n tensorflow python=3.6

2、然后在Anaconda Prompt中激活tensorflow环境：

activate tensorflow

3、最后在这个环境下安装tensorflow（cpu）

conda install tensorflow

如果直接进入第3步，会报错误。需要重新创建环境，再在此环境下安装tensorflow。pycharm运行时需更换tensorflow的python

错误及更换步骤见：https://blog.youkuaiyun.com/lzbmc/article/details/88196667

二、Theano

numpy>=1.7.1 scipy>=0.11

1、win10 CPU

conda install mingw libpython

conda install theano

2、linux GPU

conda install theano

在自家目录（home/你的用户名）下创建文件 .theanorc 注意点不能去，然后打开进行配置

vim ~/.theanorc

[global]
floatX = float32
device = cuda0
[lib]
cnmem = 1
[nvcc]
flags=-D_FORCE_INLINES
fastmath = True
[blas]
ldflags = -lopenblas
[cuda]
root = /usr/local/cuda-9.1/bin
[dnn]
include_path = /usr/local/cuda/include
library_path = /usr/local/cuda/lib64

source ~/.theanorc

测试代码：

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 range(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')