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我从未能够使用Anaconda和Python 3.4安装Theano,也从未能够使用MinGW进行手动安装,但是我能够使用WinPython 3.4完美地使其工作。
在Windows 10上使用GPU加速和Python 3.4安装和配置Theano
如果您正在使用Windows,则安装和配置Theano可能会很棘手。通过遵循这些教程的组合,我能够让它正常工作:
使用WinPython而不是Anaconda Python更轻松地配置Python 3.4中的Theano
在使用
WinPython而不是
Anaconda Python时,将Theano安装到Python 3.4上更加容易,但WinPython将环境设置存储在其设置目录中(例如
C:\SciSoft\WinPython-64bit-3.4.4.2\settings\.keras\
),而不是在
%USERPROFILE%
中查找keras.json文件以便您获取环境设置(如安装指南所述)。此外,如果您仍然遇到问题,您可能需要将
THEANO_FLAGS
系统环境变量设置为以下内容:
floatX=float32,device=gpu,nvcc.fastmath=True,lib.cnmem=0.8,blas.ldflags=-LC:\src\OpenBLAS -lopenblas
。(请注意,此环境变量会覆盖任何.theanorc设置文件中的设置,详见
Theano配置文档,除非使用WinPython,否则.theanorc文件将放置在
C:\SciSoft\WinPython-64bit-3.4.4.2\settings\.theanorc
而不是
%USERPROFILE\.theanorc
。)
在使用WinPython安装Theano时,如果您使用建议的Theano安装位置(
C:\SciSoft\
),安装会更加容易。在这种情况下,您的安装目录应该如下所示:
![Image of installation directory for Theano Picture of SciSoft installation directory](https://istack.dev59.com/gnwme.webp)
修复WinPython环境下Theano批处理文件中的错误
在安装Theano时,我遇到的另一个问题是批处理脚本存在一些错误,导致依赖路径不正确。这是我最终版本的env.bat
文件:
REM configuration of paths
set VSFORPYTHON="C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC"
set SCISOFT=%~dp0
REM add tdm gcc stuff
set PATH=%SCISOFT%TDM-GCC-64\bin;%SCISOFT%TDM-GCC-64\x86_64-w64-mingw32\bin;%PATH%
REM add winpython stuff
CALL %SCISOFT%WinPython-64bit-3.4.4.2\scripts\env.bat
REM configure path for msvc compilers
REM for a 32 bit installation change this line to
REM CALL %VSFORPYTHON%\vcvarsall.bat
CALL %VSFORPYTHON%\vcvarsall.bat amd64
REM return a shell
cmd.exe /k
如果使用Theano,您的.keras文件需要设置如下:
{
"floatx": "float32",
"epsilon": 1e-07,
"image_dim_ordering": "th",
"backend": "theano"
}
安装CuDNN时出现问题
另一个关键的问题是,CuDNN DLL文件需要复制到CUDA安装目录中对应的文件夹中,以便它们被检测到。详细说明在这里:在Windows上将CuDNN安装到CUDA的说明
如果在Windows上使用Python 3.4安装Theano时仍然遇到问题:
请参考这里的信息:在Windows上使用Python 3.4完整安装Theano指南,包括所有必需的环境变量和路径目录
安装Theano的C++依赖关系的另一个关键问题
另一件让我困扰的事情是,在
官方Theano文档中,它提供了非常具体的安装
Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7的说明。看起来似乎也需要按照Theano文档中指定的方式在命令行上执行安装,才能使Python 3.4正常工作。我将引用Theano官方文档中的内容,其中写道:
- 打开管理员控制台(转到“开始”,然后键入“cmd”,右键单击命令提示符图标并选择“以管理员身份运行”)
cd
到您的下载目录并执行msiexec /i
VCForPython27.msi ALLUSERS=1
有关GPU加速的一般建议
顺便提一下,如果你还没有尝试过配置神经网络库,我强烈建议你使用GPU加速。