theano学习笔记(1)环境搭建

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46654229

作者：hjimce

搭建theano实属不易，因为每个人的电脑不一样，所以安装过程会有所区别，特别是安装cuda的时候，很容易驱动冲突。网上教程一大堆，但是我都没搭建成功，最后根据官网的教程，一步一步的琢磨，总算功夫不负有心人。因此写一下艰辛的theano安装历程

环境：win7+64位系统 

硬件：笔记本电脑， 显卡型号:GTX 850M

现在假设电脑啥都没装，开始从头到尾进行环境搭建。

1、安装Anconda。

因为如果安装纯净版python，还需要自己安装其它的numpy、matpolt等库，挺麻烦的。所以我直接安装集成的Anaconda ，这个软件包含了Ipython，还有许多python的计算库。下载地址为：http://www.continuum.io/downloads

因为我是64位系统，因此选择64位的版本，下载后文件为：Anaconda-2.2.0-Windows-x86_64.exe，下载完成后，就直接双击开始安装，全部都选取默认的就可以了，默认会安装到：C:\Anconda。

安装完成后，在window开始菜单下，的所有程序中找到已安装的Anaconda，如下：

打开Anaconda的命令窗口：Anaconda Command Prompt，然后输入命令：conda list      可以查看Anaconda为我们安装的python相关的包：

里面有非常多的包，如：numpy, nose, pip, python, scipy。

2、安装mingw、theano

(1)mingw 安装

有的Anaconda 是有包含mingw的，不过我下载到的版本安装完以后上面的包列表中并没有mingw，也就是C:\Anconda文件下没有MinGW文件夹，因此需要自己在线安装。这个如果没有装好，后面使用theano的时候会提示：g++ no detect，还有g++不是内部命令什么的。总之如果错误提示g++问题，就代表mingw没有安装或配置好。

我们在Anaconda命令窗口中，输入mingw的安装命令： conda install mingw。

声明修改：这一步用命令conda install mingw错了，最后theano安装完后，输入命令“import theano”会出现：no module named gof 的错误 。需要把mingw的安装命令改为： conda install mingw libpython。才不会出现后面的no module named gof 错误

因为我已经安装过了，所以输入安装命令后，提示的是：All requested packages already installed。也就是已经安装完了，如果还没有安装的，它会自动链接在线安装。

mingw安装完后，在C:\Anconda文件下会出现：名为MinGW的文件夹。

(2)theano 安装

与mingw的安装类似，直接在anaconda的命令窗口中输入命令：pip install theano。接着会自动进行在线安装，如下所示：

最后安装成功了会提示：successfully installed theano。

(3)配置环境变量

在桌面上我的电脑右键-》属性-》高级系统设置-》环境变量。即可进入环境变量设置界面如下：

步骤一、在系统环境变量中选择“变量path”，在后面加入值：“c:\Anaconda\MinGW\bin;c:\Anaconda\MinGW\x86_64-mingw32\lib;”(如果操作系统为32位的变量值输入为“c:\Anaconda\MinGW\bin;c:\Anaconda\MinGW\i686_w64-mingw32\lib;”)（注意要带分号）

步骤二、新建环境变量。变量名为“PYTHONPATH”,变量值为“C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;”（同样注意要带分号）

步骤三、打开C盘-》用户-》当前用户（根据你的电脑用户而定）。因为我的电脑现在所用的是超级管理员用户Adminstrator，因此打开Adminstrator用户

用户目录

在用户Adminstrator下面创建文件名为：“.theanorc.txt”,文件内容为：

“[blas] 
ldflags=

[gcc] 
cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include”

即：

ok，到了这里我们已经完成了theano配置的上半部分，这个时候theano已经可以用了，接着需要做个测试，测试一下自己上面的配置有没有问题。

(4)测试配置是否有误

测试开始前，需要重启电脑，因为我们上面配置了环境变量，系统的环境变量设置完了需要重启电脑才能有效果。

测试方法一、

测试代码：

[python] view plaincopy

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  1. importnumpy as np
  2. importtime
  3. importtheano
  4. A = np.random.rand(1000,10000).astype(theano.config.floatX)
  5. B = np.random.rand(10000,1000).astype(theano.config.floatX)
  6. np_start = time.time()
  7. AB = A.dot(B)
  8. np_end = time.time()
  9. X,Y = theano.tensor.matrices('XY')
  10. mf = theano.function([X,Y],X.dot(Y))
  11. t_start = time.time()
  12. tAB = mf(A,B)
  13. t_end = time.time()
  14. print"NP time: %f[s], theano time: %f[s] (times should be close when run on CPU!)"%(
  15. np_end-np_start, t_end-t_start)
  16. print"Result difference: %f"% (np.abs(AB-tAB).max(), )



把上面的代码拷贝复制一下，然后用python运行一下结果如下：

如果上面的np time 和theano time 差不多，那就代表你上面的配置没有问题了，这个有的时候电脑还有其他的任务，也有可能导致运行的时间不一致。

测试方案二、

在python命令窗口中输入：

[python] view plaincopy

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  1. Import theano
  2. printtheano.config.blas.ldflags

没有出错(没有返回值)则说明已经配置成功，如下图所示，就代表成功了：

测试方案三、验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：

>>> import numpy
>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)
False
结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。
结果如下代表成功：

3、安装CUDA

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。这个时候我们可以用如下命令：

>>import  theano

>>theano.test()

测试看一下结果如下，这个时候会跳出PyCUDA的相关错误信息，因为我们还没有安装CUDA。

OK,接着我们要做的就是安装CUDA了。具体步骤如下：

(1)安装vs，根据theano官网的安装教程，到网站：http://go.microsoft.com/?linkid=9709969下载到：VS2010Express1.iso，然后用虚拟光驱打开，然后在打开VCExpress文件，双击安装文件：VCExpress\setup.exe

(2)安装CUDA。

a、下载合适的cuda版本。这一步很操蛋，因为我一开始是根据官网教程，到这个网站：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-55-archive  根据我是笔记本电脑同时是win7 64位系统，最后下载了cuda_5.5.20_winvista_win7_win8_notebook_64.exe。等了一个小时终于下载完了，下载完后进行安装，结果一安装就出现如下错误：

告诉我说图形驱动与显卡不兼容，如果继续安装，即使安装成功了，也不能使用cuda。于是我就去下载了个高一点的版本：cuda6.5，等了一个小时终于下载完了，结果一运行还是同样的错误。

最后我下载了最新的版本：cuda_7.0.28_windows.exe   终于没有错误了。因此安装cuda需要根据电脑的显卡型号确定，因为我的电脑是刚买不久的，所以显卡比较先进。

根据上面的步骤，我的电脑找到了合适版本为cuda7.0版本。接着就需要安装cuda_7.0.28_windows.exe这玩意了

b、安装cuda。下载完后，直接双击安装，选择自定义安装，然后把所有包的都勾选上，省的后面出现什么错误。这一步有可能会遇到驱动冲突，导致某些包安装失败，比如我第一次安装的时候，结果图形驱动包就安装失败了。

如果某些包安装失败，后面使用theano的时候，会跳出错误。像我图形驱动安装失败，运行theano的时候就出现错误提示为cuda版本与驱动版本不一致。因此如果你安装cuda的过程中，有出现安装失败的，那么请你接着往下看。安装失败一般是驱动冲突的问题，这个时候我的方法是用驱动精灵卸载掉显卡驱动，然后在进行安装。如果是笔记本电脑，因为是双显卡的，那么就先卸载掉NVIDIA的，另外一个Intel的驱动保留的着。

然后在进行安装CUDA ,还有intel驱动最好是官方驱动，不然也有可能冲突，导致安装失败。

ok,安装完后测试一下是否安装正确。

在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，如下图所示：

接着我们运行一个cuda自带的测试例子，名字为：deviceQuery_vs2012.sln  ，这个例子目录为：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Installer2\CUDASamples_7.0.{E78AE18E-ED3C-4168-AF5B-561BDF7F2BBB}\1_Utilities\deviceQuery 。我用vs2012打开了deviceQuery_vs2012.sln，并编译运行得到如下结果，代表安装成功：

如果有问题，这个例子运行后，会有错误提示信息。

4、下载并安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7。下载到的文件为：VCForPython27.msi。

接着在dos命令窗口中，cd到VCForPython27.msi所在的目录，然后输入安装命令：msiexec /i VCForPython27.msi ALLUSERS=1

接着会进行安装VCForPython27.msi。其将被安装到：C:\Program Files (x86)\Common Files\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0.目录下

安装完后，可以到这个目录下看看有没有上面这个目录。

安装完了以后，我们新建一个文件名为：stdint.h，其文件内容如下：

[cpp] view plaincopy

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  1. // ISO C9x  compliant stdint.h for Microsoft Visual Studio
  2. // Based on ISO/IEC 9899:TC2 Committee draft (May 6, 2005) WG14/N1124
  3. //
  4. //  Copyright (c) 2006-2013 Alexander Chemeris
  5. //
  6. // Redistribution and use in source and binary forms, with or without
  7. // modification, are permitted provided that the following conditions are met:
  8. //
  9. //   1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
  10. //      this list of conditions and the following disclaimer.
  11. //
  12. //   2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
  13. //      notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
  14. //      documentation and/or other materials provided with the distribution.
  15. //
  16. //   3. Neither the name of the product nor the names of its contributors may
  17. //      be used to endorse or promote products derived from this software
  18. //      without specific prior written permission.
  19. //
  20. // THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED
  21. // WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF
  22. // MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO
  23. // EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,
  24. // SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
  25. // PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS;
  26. // OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY,
  27. // WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR
  28. // OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF
  29. // ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
  30. //
  31. ///
  32. #ifndef _MSC_VER // [
  33. #error "Use this header only with Microsoft Visual C++ compilers!"
  34. #endif // _MSC_VER ]
  35. #ifndef _MSC_STDINT_H_ // [
  36. #define _MSC_STDINT_H_
  37. #if _MSC_VER > 1000
  38. #pragma once
  39. #endif
  40. #if _MSC_VER >= 1600 // [
  41. #include <stdint.h>
  42. #else // ] _MSC_VER >= 1600 [
  43. #include <limits.h>
  44. // For Visual Studio 6 in C++ mode and for many Visual Studio versions when
  45. // compiling for ARM we should wrap <wchar.h> include with 'extern "C++" {}'
  46. // or compiler give many errors like this:
  47. //   error C2733: second C linkage of overloaded function 'wmemchr' not allowed
  48. #ifdef __cplusplus
  49. extern"C"{
  50. #endif
  51. #  include <wchar.h>
  52. #ifdef __cplusplus
  53. }
  54. #endif
  55. // Define _W64 macros to mark types changing their size, like intptr_t.
  56. #ifndef _W64
  57. #  if !defined(__midl) && (defined(_X86_) || defined(_M_IX86)) && _MSC_VER >= 1300
  58. #     define _W64 __w64
  59. #  else
  60. #     define _W64
  61. #  endif
  62. #endif
  63. // 7.18.1 Integer types
  64. // 7.18.1.1 Exact-width integer types
  65. // Visual Studio 6 and Embedded Visual C++ 4 doesn't
  66. // realize that, e.g. char has the same size as __int8
  67. // so we give up on __intX for them.
  68. #if (_MSC_VER < 1300)
  69. typedefsignedcharint8_t;
  70. typedefsignedshortint16_t;
  71. typedefsignedintint32_t;
  72. typedefunsignedcharuint8_t;
  73. typedefunsignedshortuint16_t;
  74. typedefunsignedintuint32_t;
  75. #else
  76. typedefsigned__int8int8_t;
  77. typedefsigned__int16int16_t;
  78. typedefsigned__int32int32_t;
  79. typedefunsigned__int8uint8_t;
  80. typedefunsigned__int16uint16_t;
  81. typedefunsigned__int32uint32_t;
  82. #endif
  83. typedefsigned__int64int64_t;
  84. typedefunsigned__int64uint64_t;
  85. // 7.18.1.2 Minimum-width integer types
  86. typedefint8_t    int_least8_t;
  87. typedefint16_t   int_least16_t;
  88. typedefint32_t   int_least32_t;
  89. typedefint64_t   int_least64_t;
  90. typedefuint8_t   uint_least8_t;
  91. typedefuint16_t  uint_least16_t;
  92. typedefuint32_t  uint_least32_t;
  93. typedefuint64_t  uint_least64_t;
  94. // 7.18.1.3 Fastest minimum-width integer types
  95. typedefint8_t    int_fast8_t;
  96. typedefint16_t   int_fast16_t;
  97. typedefint32_t   int_fast32_t;
  98. typedefint64_t   int_fast64_t;
  99. typedefuint8_t   uint_fast8_t;
  100. typedefuint16_t  uint_fast16_t;
  101. typedefuint32_t  uint_fast32_t;
  102. typedefuint64_t  uint_fast64_t;
  103. // 7.18.1.4 Integer types capable of holding object pointers
  104. #ifdef _WIN64 // [
  105. typedefsigned__int64intptr_t;
  106. typedefunsigned__int64uintptr_t;
  107. #else // _WIN64 ][
  108. typedef_W64signedintintptr_t;
  109. typedef_W64 unsignedintuintptr_t;
  110. #endif // _WIN64 ]
  111. // 7.18.1.5 Greatest-width integer types
  112. typedefint64_t   intmax_t;
  113. typedefuint64_t  uintmax_t;
  114. // 7.18.2 Limits of specified-width integer types
  115. #if !defined(__cplusplus) || defined(__STDC_LIMIT_MACROS) // [   See footnote 220 at page 257 and footnote 221 at page 259
  116. // 7.18.2.1 Limits of exact-width integer types
  117. #define INT8_MIN     ((int8_t)_I8_MIN)
  118. #define INT8_MAX     _I8_MAX
  119. #define INT16_MIN    ((int16_t)_I16_MIN)
  120. #define INT16_MAX    _I16_MAX
  121. #define INT32_MIN    ((int32_t)_I32_MIN)
  122. #define INT32_MAX    _I32_MAX
  123. #define INT64_MIN    ((int64_t)_I64_MIN)
  124. #define INT64_MAX    _I64_MAX
  125. #define UINT8_MAX    _UI8_MAX
  126. #define UINT16_MAX   _UI16_MAX
  127. #define UINT32_MAX   _UI32_MAX
  128. #define UINT64_MAX   _UI64_MAX
  129. // 7.18.2.2 Limits of minimum-width integer types
  130. #define INT_LEAST8_MIN    INT8_MIN
  131. #define INT_LEAST8_MAX    INT8_MAX
  132. #define INT_LEAST16_MIN   INT16_MIN
  133. #define INT_LEAST16_MAX   INT16_MAX
  134. #define INT_LEAST32_MIN   INT32_MIN
  135. #define INT_LEAST32_MAX   INT32_MAX
  136. #define INT_LEAST64_MIN   INT64_MIN
  137. #define INT_LEAST64_MAX   INT64_MAX
  138. #define UINT_LEAST8_MAX   UINT8_MAX
  139. #define UINT_LEAST16_MAX  UINT16_MAX
  140. #define UINT_LEAST32_MAX  UINT32_MAX
  141. #define UINT_LEAST64_MAX  UINT64_MAX
  142. // 7.18.2.3 Limits of fastest minimum-width integer types
  143. #define INT_FAST8_MIN    INT8_MIN
  144. #define INT_FAST8_MAX    INT8_MAX
  145. #define INT_FAST16_MIN   INT16_MIN
  146. #define INT_FAST16_MAX   INT16_MAX
  147. #define INT_FAST32_MIN   INT32_MIN
  148. #define INT_FAST32_MAX   INT32_MAX
  149. #define INT_FAST64_MIN   INT64_MIN
  150. #define INT_FAST64_MAX   INT64_MAX
  151. #define UINT_FAST8_MAX   UINT8_MAX
  152. #define UINT_FAST16_MAX  UINT16_MAX
  153. #define UINT_FAST32_MAX  UINT32_MAX
  154. #define UINT_FAST64_MAX  UINT64_MAX
  155. // 7.18.2.4 Limits of integer types capable of holding object pointers
  156. #ifdef _WIN64 // [
  157. #  define INTPTR_MIN   INT64_MIN
  158. #  define INTPTR_MAX   INT64_MAX
  159. #  define UINTPTR_MAX  UINT64_MAX
  160. #else // _WIN64 ][
  161. #  define INTPTR_MIN   INT32_MIN
  162. #  define INTPTR_MAX   INT32_MAX
  163. #  define UINTPTR_MAX  UINT32_MAX
  164. #endif // _WIN64 ]
  165. // 7.18.2.5 Limits of greatest-width integer types
  166. #define INTMAX_MIN   INT64_MIN
  167. #define INTMAX_MAX   INT64_MAX
  168. #define UINTMAX_MAX  UINT64_MAX
  169. // 7.18.3 Limits of other integer types
  170. #ifdef _WIN64 // [
  171. #  define PTRDIFF_MIN  _I64_MIN
  172. #  define PTRDIFF_MAX  _I64_MAX
  173. #else  // _WIN64 ][
  174. #  define PTRDIFF_MIN  _I32_MIN
  175. #  define PTRDIFF_MAX  _I32_MAX
  176. #endif  // _WIN64 ]
  177. #define SIG_ATOMIC_MIN  INT_MIN
  178. #define SIG_ATOMIC_MAX  INT_MAX
  179. #ifndef SIZE_MAX // [
  180. #  ifdef _WIN64 // [
  181. #     define SIZE_MAX  _UI64_MAX
  182. #  else // _WIN64 ][
  183. #     define SIZE_MAX  _UI32_MAX
  184. #  endif // _WIN64 ]
  185. #endif // SIZE_MAX ]
  186. // WCHAR_MIN and WCHAR_MAX are also defined in <wchar.h>
  187. #ifndef WCHAR_MIN // [
  188. #  define WCHAR_MIN  0
  189. #endif  // WCHAR_MIN ]
  190. #ifndef WCHAR_MAX // [
  191. #  define WCHAR_MAX  _UI16_MAX
  192. #endif  // WCHAR_MAX ]
  193. #define WINT_MIN  0
  194. #define WINT_MAX  _UI16_MAX
  195. #endif // __STDC_LIMIT_MACROS ]
  196. // 7.18.4 Limits of other integer types
  197. #if !defined(__cplusplus) || defined(__STDC_CONSTANT_MACROS) // [   See footnote 224 at page 260
  198. // 7.18.4.1 Macros for minimum-width integer constants
  199. #define INT8_C(val)  val##i8
  200. #define INT16_C(val) val##i16
  201. #define INT32_C(val) val##i32
  202. #define INT64_C(val) val##i64
  203. #define UINT8_C(val)  val##ui8
  204. #define UINT16_C(val) val##ui16
  205. #define UINT32_C(val) val##ui32
  206. #define UINT64_C(val) val##ui64
  207. // 7.18.4.2 Macros for greatest-width integer constants
  208. // These #ifndef's are needed to prevent collisions with <boost/cstdint.hpp>.
  209. // Check out Issue 9 for the details.
  210. #ifndef INTMAX_C //   [
  211. #  define INTMAX_C   INT64_C
  212. #endif // INTMAX_C    ]
  213. #ifndef UINTMAX_C //  [
  214. #  define UINTMAX_C  UINT64_C
  215. #endif // UINTMAX_C   ]
  216. #endif // __STDC_CONSTANT_MACROS ]
  217. #endif // _MSC_VER >= 1600 ]
  218. #endif // _MSC_STDINT_H_ ]

然后把它放到目录：

C:\ProgramFiles(x86)\CommonFiles\Microsoft\VisualC++forPython\9.0\VC\include\stdint.h 下面。

5、重新配置文件.theanorc.txt。把步骤2(3)中建立的文件：.theanorc.txt 内容改为如下内容：

[cpp] view plaincopy

在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. [blas]
  2. ldflags=
  3. [global]
  4. device = gpu
  5. floatX = float32
  6. [nvcc]
  7. fastmath=True
  8. flags =-LC:\Anaconda\libs
  9. compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin
  10. [gcc]
  11. cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include

这样就完成了theano的GPU配置了。上面的：

[cpp] view plaincopy

在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin

这个如果你的电脑是装vs2012，那么就把10.0改为11.0。也就是说上面的路径就是你安装的vs所在的目录

6、完整测试。

测试的python代码如下：

[python] view plaincopy

在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. fromtheanoimportfunction, config, shared, sandbox
  2. importtheano.tensor as T
  3. importnumpy
  4. importtime
  5. vlen = 10*30*768# 10 x #cores x # threads per core
  6. iters = 1000
  7. rng = numpy.random.RandomState(22)
  8. x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
  9. f = function([], T.exp(x))
  10. printf.maker.fgraph.toposort()
  11. t0 = time.time()
  12. foriinxrange(iters):
  13. r = f()
  14. t1 = time.time()
  15. print'Looping %d times took'% iters, t1 - t0,'seconds'
  16. print'Result is', r
  17. ifnumpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise)forxinf.maker.fgraph.toposort()]):
  18. print'Used the cpu'
  19. else:
  20. print'Used the gpu'

运行结果如下：

(1)GPU测试

下面是用GPU加速的运行结果：

如上运行结果可知，用gpu进行计算时间差不多是0.68秒左右。如果想切换成只用cpu的测试的话，我是通过更改文件：.theanorc.txt的内容。如果开启gpu，那么.theanorc.txt的内容为：

[python] view plaincopy

在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. [blas]
  2. ldflags=
  3. [global]
  4. device = gpu
  5. floatX = float32
  6. [nvcc]
  7. fastmath=True
  8. flags =-LC:\Anaconda\libs
  9. compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin
  10. [gcc]
  11. cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include



(2)CPU测试。如果想关闭gpu，进行cpu测试那么就把.theanorc.txt内容改为：

[python] view plaincopy

在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. [blas]
  2. ldflags=
  3. [gcc]
  4. cxxflags = -IC:\Anaconda\MinGW\include

还有需要重启电脑。不知道有没有更好的在gpu与cpu切换的方法，如果有请不吝指导，因为我这个方法每次都要重启，下面是测试结果图：


测试了结果，只用cpu花了13秒的时间，也就是说对于我的电脑，使用gpu进行加速，这速度提高了近20倍。

本文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46654229    作者：hjimce     联系qq：1393852684更多资源请关注我的博客：http://blog.csdn.net/hjimce                原创文章，转载请保留本行信息。

参考文献：

1、http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows

2、http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201469101518900/

附录：

1、在调用theano.test()测试的时候，如果出现：no  module  name  theano 的错误，表明要么没有安装，theano。如果确保已经安装了，那么就是你：高级-》环境变量 的路径没有设置好。

上面的环境变量设置：“C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;”查看一下是否有这个目录。比如我另外一台电脑安装的时候，不知怎么回事，theano的安装目录竟然是大写的：Theano，一直不知道错在哪

from: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46654229

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