Windows下Theano环境搭建

系统： Windows 8/10 (64位)
Python： Anaconda2-4.0.0-Windows-x86_64 (python 2.7.10)
CUDA： Cuda_7.5.18
VS：VS2013

Theano也算是深度学习主流工具之一了吧，其优势主要在于使用简单——普通的python语法，CPU/GPU无脑切换。在不过分苛求运行速度的情况下，Theano是不错的选择。不过其环境搭建也如同各种工具一样，到处都是坑。

准备工作
- 如果想尽可能简单地进行，建议在一切开始前卸载系统中所有python和MinGW g++，特别注意从环境变量中除去它们，然后重启。不过，不是必要的。
- 下载Anaconda，CUDA，VS。
- 准备测试用的代码，比如这里随便一个模型的代码。
安装Anaconda
- 傻瓜式安装之后，打开cmd，输入conda install mingw libpython，等待...然后输入pip install theano，再等待...
- 把Anaconda相关的路径添加到环境变量path中
```
C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\include;
C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
C:\Anaconda\MinGW\bin;
C:\Anaconda;
C:\Anaconda\Scripts;
```
- 然后重开个cmd，输入python，应该会出来Anaconda Python的命令行界面，然后输入import theano;，应该不会提示有什么错误。如果提示各种错误，看看错误日志很快就能发现问题的，一般都会提示哪里遇到了什么东西找不到的错误，对应检查一下环境变量。如果有其他版本的MinGW或python，也有可能导致错误。
- 这时尝试运行代码，比如cmd中python lstm.py，大概是会报错的 :smirk_cat: 。
- 在用户目录下（比如C:\Users\zhy\）新建一个文本文件，命名为.theanorc.txt，然后如下编辑保存，再次在cmd中运行，应当是可以用cpu跑起来theano了
```
[global] 
openmp = False 
device = cpu 
floatX = float32 
allow_input_downcast=True 
[blas] 
ldflags= 
[gcc] 
cxxflags=-IC:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\include
```

安装CUDA

傻瓜式安装的说...

环境变量应当是自动配置好的，以防万一，还是检查一下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\libnvvp;

安装VS2013
- 无脑装...
- 如果只是为了搭theano环境的话把c++相关的内容装上即可，其他臃肿的东西可不选。装VS完全就是为了编译器。
GPU运行Theano
- 很简单，改下配置文件.theanorc.txt即可:
```
[global] 
openmp = False 
device = gpu 
floatX = float32 
allow_input_downcast=True 
[blas] 
ldflags= 
[gcc] 
cxxflags=-IC:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\include
[nvcc] 
flags = -LC:\Anaconda\libs --cl-version=2013
compiler_bindir = C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin\amd64 
fastmath = True 
```
- 改变的主要是[nvcc]的选项，如果用的是VS2012的话就对应修改-version和compiler_bindir的对应部分就行。网上也有各种版本的配置文件，经常出问题的地方也都是VS编译器的路径没指对（不知道他们是怎么搭好环境的 :speak_no_evil: ）。
安装cuDnn
- 这个东西跑LSTM并没有看出优势。。但CNN应该应当是会效果很好。
- 官网下载cnDnn的库，其实也就是一个压缩包，三个文件。对应文件解压到之前CUDA安装的文件夹相应位置中就可以了。
- 然后改下配置文件.theanorc.txt（尾部添加），就可以自由控制是否使用cuDnn了，使用的时候就是True，不用就是False。:
```
[dnn]
enabled = True
```
摆脱控制台操作

博主个人喜欢Eclipse的编辑器，没错——是编辑器。而Eclipse又是个什么都能跑的IDE，所以个人推荐Eclipse。如果上面步骤进行的都很顺利，那用Eclipse跑Theano也很容易配置。
- Eclipse装PyDev，略。
- 配置PyDev的Python Interpreter，指向Anaconda根目录的python。
- 建个工程，放进去测试代码，运行一下... :smirk_cat:
- 经实验，Eclipse的环境变量应当是系统启动时随系统环境变量更新，而刚才配置的环境变量还没有应用的Eclipse中，所以——重启一下，再试一次。 :neutral_face:

Windows下Theano环境搭建

准备工作

安装Anaconda

安装CUDA

安装VS2013

GPU运行Theano

安装cuDnn

摆脱控制台操作