Theano环境搭建/安装

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关键词:theano安装,搭建theano环境, python, 深度学习
因为需要安装theano,结果发现这又是一个难以安装的python包…虽然网上教程不少,然而鱼龙混杂,试验了各种方法流程,最后总算是弄好了,现在把我的过程总结如下:

安装环境

  • 64位win7系统,显卡:GT 730M,笔记本电脑;
  • 已安装Visual Studio 2013 (都说VS2015太新不推荐);
  • 借助Anaconda来安装theano,因为Anaconda已经集成了很多有用的python库,如numpy、nose、scipy等,强烈推荐。

安装Anaconda

安装mingw

  • 安装完之后,如果Anaconda目录里没有MinGW文件夹(据说这个跟Anaconda版本有关,有的版本会有,有的版本则没有。由于折腾的步骤太多,我也不确定自己这个版本一开始有没有),则通过如下方法安装mingw:
  • 打开cmd,直接输入Anaconda的安装命令(为了避免干扰我已经卸载了系统里其他的python版本):
conda install mingw libpython
  • 安装成功之后,Anaconda文件夹下就会出现MinGW文件夹。如果这个没有装好,运行测试时会提示存在g++问题。
  • 这一步并没有下载其他乱七八糟的mingw安装软件,有很多教程是通过安装mingw软件来实现的。

安装theano

  • 通过cmd直接运行以下命令(系统里有多个python版本的注意区分pip):
pip install theano
  • 不要用什么theano.zip解压到目录底下或者theano_installer_latest.msi之类的方法安装。
  • 目前的theano版本:0.8.2

配置环境变量

  • 需要根据自己的安装路径来添加
  • 在PATH添加(这个在Anaconda安装时可能已经设置了):
D:\Anaconda;D:\Anaconda\Scripts;
  • 新建变量PYTHONPATH:(用来指明theano的安装目录)
D:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
  • 在cmd的home目录中新建 .theanorc.txt 文件(作为theano的配置文件,注意名字中的第一个“.”,如果已经存在,则直接修改该文件),设置如下内容:
    所谓cmd的home目录:打开cmd时,在>前面的默认路径:
    cmd的home目录
[global]
openmp=False

[blas]
ldflags =

[gcc]
cxxflags = -ID:\Anaconda\MinGW\include

theano测试

下面测试theano是否安装成功:

  • 测试方法1
    用以下两行代码:
import theano
print theano.config.blas.ldflags

这里写图片描述
没有出错(没有返回值)则说明已经配置成功。
其实单单是import theano不报错就已经谢天谢地了。

  • 测试方法2
    或者用下面的指令测试(测试时会有其他错误提示或是warnings,但基本上还能运行的话则说明theano没问题,错误提示可能是有些东西还没安装好):
import theano
theano.test()

运行:
这里写图片描述

例如我这里提示没有nose-parameterized这个模块,安装方法:

pip install nose-parameterized

例如会提示PyCUDA的相关错误信息等。

注意:测试2必须在cpu下运行,在下面的GPU搭建中,如果配置了theano的device = gpu,则测试2就不能运行了。

  • 测试方法3
    通过验证BLAS是否安装成功:由于numpy是以来BLAS的,如果BLAS没有安装成功,虽然numpy也可以安装,但是无法使用BLAS的加速。
    验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译,用以下代码测试:
import numpy
id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)

如果结果为False,表示成功依赖了BLAS加速,如果是TRUE则表示用的是python自己的实现,并没有加速。(我这里总是显示TRUE,暂时不知道为什么,但是前面的测试又表明theano已经安装成功)


使用GPU

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。如果使用GPU则需要继续以下步骤:

CUDA安装

  • 首先检查自己的显卡是否支持CUDA(显卡至少是NVIDIA的),在如下网址查看具体是否支持:
  • 确定已经安装Visual Studio
  • 下载对应自己系统版本的CUDA,我用的是CUDA Toolkit 7.5, win7 x86_64
  • 安装的时候注意选自定义安装,模块全部选上,精简版可能会遗漏需要的模块
  • 验证安装成功:cmd输入nvcc -V,如果能出现版本信息,则证明nvcc安装成功

Theano文件配置(GPU)

  • 编辑Theano的配置文件.theanorc.txt , 添加如下内容:(具体内容应当对应自己的Python版本和VS版本以及路径做适当修改)
[nvcc]
fastmath = True
flags = -LD:\Anaconda\libs
compiler_bindir = D:\Microsoft Visual Studio 2013\VC\bin
  • 继续编辑Theano的配置文件,添加:
[global]
device = gpu
floatX = float32

Theano配置文件

最终的Theano配置文件内容为:

[global]
device = gpu
floatX = float32
openmp=False

[blas]
ldflags =

[gcc]
cxxflags = -ID:\Anaconda\MinGW\include

[nvcc]
flags = -LD:\Anaconda\libs
compiler_bindir = D:\Microsoft Visual Studio 2013\VC\bin
  • 在Python中运行”import theano.sandbox.cuda”. 将会编译第一个Cuda文件, 应当没有错误产生。

测试是否使用GPU

  • 测试方法1
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
功能:测试是否使用GPU
时间:2016年6月10日 11:20:10
"""

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')

使用GPU的测试结果:1.66秒
这里写图片描述

使用CPU的测试结果:17.28秒
切换成cpu的方法,我是通过更改theano配置文件,将.theanorc.txt的内容只保留以下内容(可能需要重启电脑):

[blas]
ldflags =

[gcc]
cxxflags = -ID:\Anaconda\MinGW\include

这里写图片描述

  • 测试方法2
    在theano库中找到theano/misc/check_blas.py,运行这个测试文件。
    这个测试文件里还有不同型号显卡的性能结果,以供对比。

这里写图片描述


其他可选

  • Visual Studio 2013下的安装配置
  • 为了方便以后建立统一的算法调用平台,故使用Visual Studio来进行图形化界面的开发,安装Python Tools for Visual Studio后即可在Visual Studio环境下来调用当前系统中的Python编译环境。
  • 安装Python Tools for Visual Studio (2013),下载地址:

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