anaconda2.5+pycharm+theano环境配置

最新推荐文章于 2024-02-02 21:02:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuan0401yu/article/details/82839452
本文详细记录了在Windows 10上配置Anaconda、安装Theano，以及遇到的CUDA和GPU加速配置问题。通过安装MinGW、解决MKL库错误、安装CUDA和CUDNN，作者经历了多次尝试和错误，最终实现了环境的配置。然而，在某些步骤中，如CUDA的检测和Theano的测试，仍然存在一些未解决的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

python怕不是最难的是配置环境吧。。。。  已经被折腾好几天了。。不写不快！！

电脑：win10（64位）

Step1：安装anaconda。

下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

我下的是：Anaconda2-2.5.0-Windows-x86_64.exe

Step2：安装minGW，libpython

命令如下：conda install mingw libpython

中间会要你选择Proceed([y]/n)? 当然要选y了。输入y，然后按回车键。

环境设置的路径里看一下是不是有mingw的路径了。没有的添加一下。

D:\anaconda2.5\MinGW\bin；

D:\anaconda2.5\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib；

Step3 ：安装theano

命令如下：conda install theano

路径：D:\anaconda2.5\Lib\site-packages\theano

Step4： 配置路径文件

有的博客说不用配置路径，此处我没配置

Step5： theano测试

从cmd进入python的shell脚本

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保姆级win10 Anaconda3+PyCharm Gempy安装，包括依赖包的安装及pycharm环境配置
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前方预警：windows的坑太多了，抛弃用linux吧 安装theano，提前清空自己的python环境吧，坑太多了，anaconda会自动安装path 一，首先安装python包管理anaconda 下载地址：https://repo.continuum.io/archive/ 下载对应不同的python版本地址：https://docs.anaconda.com/anacon...
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Windows7安装Theano，对于deeplearning的学习有极大帮助！
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### PyCharm 中安装 Theano 的教程 #### 准备工作 在开始之前，确保已经成功安装 Miniconda 或 Anaconda 和 PyCharm。对于 Windows 用户来说，还需要额外准备一些依赖库来支持 Theano 运行。 #### 安装必要的编译工具链 由于 Theano 需要 C 编译器的支持，在 Windows 上推荐使用 MinGW 工具链。可以通过 Conda 来简化这个过程： ```bash conda install mingw libpython ``` 这一步骤能够解决大部分关于缺少编译器或者 Python 库链接错误的问题[^3]。 #### 创建新的 Conda 虚拟环境并激活 创建一个新的虚拟环境有助于隔离不同项目之间的包冲突问题。命令如下所示： ```bash conda create --name theano_env python=3.7 conda activate theano_env ``` #### 使用 Conda 安装 Theano 及其依赖项 Conda 提供了一个简单的方式来管理软件包及其版本兼容性。通过下面的指令可以完成 Theano 的安装： ```bash conda install theano ``` 如果希望获得最新特性或修复某些 bug，则可以从源码构建 Theano: ```bash pip install git+https://github.com/Theano/Theano.git@master ``` #### 在 PyCharm 中配置解释器 打开 PyCharm 后，进入 `File -> Settings` (Windows/Linux) 或者 `PyCharm -> Preferences` (macOS)，找到 Project Interpreter 设置页面。点击齿轮图标选择 Add... ，然后挑选刚刚创建好的 conda 环境作为项目的默认解释器。 #### 测试安装是否成功 编写简单的测试程序验证 Theano 是否正常工作： ```python import numpy as np from theano import function, config, shared, tensor as T import time vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core iters = 1000 rng = np.random.RandomState(22) x = shared(np.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 %f seconds" % (iters, t1 - t0)) print("Result is %s" % (r,)) if np.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) and 'exp' in type(x.op).__name__.lower() for x in f.maker.fgraph.toposort()]): print('Used the cpu') else: print('ERROR!') ``` 上述代码片段用于检测当前使用的计算设备以及性能表现情况。当一切设置无误时，应该可以看到输出结果表明 CPU 正常参与运算。
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