可參考Windows安裝Theano官方教程：
http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows
但是內(nèi)容太多，不看也罷，很多軟件已經(jīng)不需要配置，或者是冗余的。如果你恰好和我一樣都是Windows系統(tǒng)，Nvidia帶GPU顯卡，且你安裝的時間離現(xiàn)在2016/02/03的日子還比較近，那么按照下面的順序裝機(jī)吧：
1. 安裝Nvidia顯卡驅(qū)動，官網(wǎng)：
http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
2. 安裝Visual_Studio：
https://www.visualstudio.com/
3. 安裝JDK
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
4. 安裝CUDA 使用GPU加速（選擇自己的配置，如Windows – x86_64-7-local）
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
5. 安裝ANACOND可以免去安裝很多Python庫的麻煩：
https://www.continuum.io/downloads#_windows
6. Python IDE: PyCharm：
http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
7. 配置G++
官網(wǎng)給的建議是安裝TDM-GCC（http://tdm-gcc.tdragon.net/），但是我安裝之后出現(xiàn)g++加載錯誤，不確定是不是版本不匹配的問題。在參考博文（http://blog.sina.com.cn/s/blog_96b836170102vq22.html）中提到可以安裝MinGW解決g++問題，解決方案為：在cmd輸入：conda install mingw libpython，MinGW等文件夾會自動裝到anaconda下面。
8. 安裝Theano
https://github.com/Theano/Theano/archive/master.zip
解壓，進(jìn)入目錄在命令行中執(zhí)行“python setup.py develop”
9. 配置GPU和G++編譯環(huán)境：創(chuàng)建文件C:\Users\jacoxu\.theanorc，內(nèi)容如下：

[global] ??

device?=?gpu ??

floatX?=?float32 ??

??

[nvcc] ??

compiler_bindir=C:\Program?Files?(x86)\Microsoft?Visual?Studio?12.0\VC\bin ??

cxxflags?=?-IC:\Anaconda2\MinGW??

重啟電腦

10. 測試
import theano
==輸出以下信息=====
Using gpu device 0: GeForce GT 970 (CNMeM is disabled)
注意：第一次使用一些庫的時候，theano會自己創(chuàng)建庫并打印一些信息，第二次再使用時則不會出現(xiàn)。另外打印信息中出現(xiàn)(CNMeM is disabled)，有些用戶則沒有此信息或者是(CNMeM is enabled)，目前尚未確定此信息為何意，但是并不影響Theano和GPU的正常使用。
根據(jù)官網(wǎng)給出的示例程序測試當(dāng)前環(huán)境下是否可以正常使用GPU：
http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html#using-gpu

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?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GPU正常使用，則應(yīng)該輸出如下：
D:\>python check1.py
Using gpu device 0: GeForce GTX 970 (CNMeM is disabled)
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(), HostFromGpu(Gp
uElemwise{exp,no_inplace}.0)]
Looping 1000 times took 0.858000 seconds
Result is [ 1.23178029 1.61879349 1.52278066 ..., 2.20771813 2.29967761
1.62323296]
Used the gpu

大功告成~！如有問題請留言，祝各位好運(yùn)！Cross fingers~~

博文出處：http://jacoxu.com/?p=1810

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/GarfieldEr007/p/5342700.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Windows7配置GPU和Theano编程环境的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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