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在window10下安装theano GPU版本+keras1.2

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 qinhui99
发布于 2017/07/28 19:34
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因为业务需要,需要安装一个theano GPU版本+keras1.2环境来运行代码。经过百度搜索和多次实验,终于成功地完成安装和测试。

 

1、首先要安装好Anaconda。

接下来创建一个虚拟环境keras12

2、conda create –n keras12 python=2.7

 

3、激活keras12虚拟环境

activate keras12

 

 
4、使用conda命令安装theano gpu版本
conda install theano pygpu

 

5、下载keras1.22版本并安装

https://github.com/fchollet/keras/releases

下载1.2.2版本

解压到硬盘的某个目录下,使用python setup.py install

安装Keras1.22版本

 

6、把keras默认后台配置修改成theano

在C:\Users\Administrator\.keras目录下

修改keras.json。把里面的tensorflow相关的信息换成theano的。

{

    "floatx": "float32",

    "backend": "theano",

    "epsilon": 1e-07,

    "image_dim_ordering": "th"

}

修改C:\Users\Administrator\.theanorc.txt。把device选项设置成gpu

[global]

device = gpu

#device = cpu

floatX = float32

openmp = False

allow_input_downcast=True

#optimizer_including=cudnn

[blas]

 

ldflags =

 

[gcc]

 

rem cxxflags = -IE:\common\mingw-w64\i686\mingw32\i686-w64-mingw32\include

[nvcc]

fastmath = True

flags = -LE:\Anaconda2\envs\keras1\libs

compiler_bindir = F:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio13/VC/bin/x86_amd64

 

[lib]

cnmem = 0.8

 

如何配置CUDNN:

https://stackoverflow.com/questions/36248056/how-to-setup-cudnn-with-theano-on-windows-7-64-bit/36464973

7、测试。

进入python环境,import keras

如果一切正常,那就安装好了。我自己跑了一个使用GPU加速的程序:

from theano import function, config, shared, tensor
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([], tensor.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 numpy.any([isinstance(x.op, tensor.Elemwise) and
              ('Gpu' not in type(x.op).__name__)
              for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
    print('Used the cpu')
else:
    print('Used the gpu')

只用CPU,程序要跑12秒多。使用GPU加速,只需要0.25秒。还行。

© 著作权归作者所有

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