深度学习环境搭建及GPU运算

基础：已经掌握深度学习的基本概念，需要配置GPU 主要深度学习框架Keras ：A minimalist, highly modular neural networks library, written in Python and capable of running on top of either TensorFlow or Theano.

Documents:   http://keras.io/ ,  Packages:   https://github.com/fchollet/keras

一、Anaconda安装

anaconda集合了theano所需的基础环境。anaconda2用python2编译，能够支持pydot（theano所需要的画图的包），而anaconda3用python3编译，不能支持pydot。

二、安装theano、keras （一）theano

Github Page:   https://github.com/Theano/Theano Documentation:   http://deeplearning.net/software/theano/ Tutorial:   http://deeplearning.net/tutorial/contents.html

方法一：After installing Anaconda, in a terminal execute this command to install the latest Theano release:

$ pip install Theano

方法二：If you want the bleeding edge version instead execute this command（先安装git再安装Theano）:

$ pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git $ python setup.py install  $ python setup.py develop

（二）Keras

方法一：

$ pip install keras

方法二：

$ git clone  https://github.com/fchollet/keras.git $ python setup.py install

检验：在python中输入import theano ,import keras 如果什么也不显示，那就对了。如果import theano报错，尝试安装bleeding edge version（最新但不是稳定版本的）。
三、GPU运算 1. cuda安装 （1）官网下载cuda sdb安装包 安装：

        1. `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb`         2. `sudo apt-get update`         3. `sudo apt-get install cuda`

（ 2） 永久环境变量(设置到 ~/.bashrc 不行，提示找不到nvcc)：cd 到 /etc，用sudo gedit profile打开profile这个文件，在最后（也就是某些帖子说的“适当位置”）添加

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5/bin export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:/lib

（3）在用户目录下新建.theanorc配置文件，设置采用GPU替代CPU进行运算： 新建配置文件sudo vi ~/.theanorc 添加如下内容：

[global] floatX=float32 device=gpu [nvcc] fastmath = True

（4）测试代码：

from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T
import numpy
import timevlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000rng = 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 xrange(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, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):print('Used the cpu')
else:print('Used the gpu')

如果输出显示 used the gpu ，则证明一切正常。
2.  cudnn 安装 cudnn 是nvdia开发的为gpu计算加速的组件，安装简单。  注意：直接pip安装的theano 是0.7版本，而最新cudnn 为7.5版本，cudnn还是用7.0的先，否则后面会有warning提示cudnn版本高于theano）  1）.    解压 cudnn： tar -xzvf cudnn-7.0 2）.    copy文件至CUDA安装目录:解压后,在你的目录下生成一个“cuda”文件夹。使用如下命令copy,注意第二个有个 -a 参数,否则,拷贝过去的文件失去了  链接。      # copy the library files into CUDA's include and lib folders      sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include      sudo cp -a cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 

测试： python 进入后，输入import theano ，如果显示using gpu decice 0 : GeForce GTX 745 （CNMem is disabled ,CuDnn 4007）则一切正常。

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