最近刚刚配置了deep learning的环境，折腾了两三天，查阅了很多资料，各种尝试，终于成功了，下面把搭建过程详细记录下来，希望给自己和有需要的人提供更多参考和帮助。
系统：win7; 显卡：NVIDIA GeForce GT705
theano安装：
依赖资源有：Anaconda，资源： https://www.continuum.io/downloads。
这里简要介绍一下Anaconda,Anaconda是一款等价于python的语言平台，和python的区别是，Anaconda已经集成了python中所不能自带的一些库函数，如numpy,scipy等。所以，Anaconda比python更方便一些。在Pycharm中调用Anaconda，就可以非常方便的进行编程工作了。需注意的是，Python有2和3等不同版本，Anaconda也有其对应的版本，安装的时候电脑里最好不要安装太多python，以免Anaconda自带的版本和其发生冲突。
Anaconda在官网上下载即可，我这里下载的不是64位而是32位的（据说64位有时候会不好使，亲测的确不好使，不知是不是这个原因，总之换成x86就好使了）。这一步中以及下一步的安装mingw可以参考这个网址： https://www.zhihu.com/question/36609400。这里需要注意的是，theano会依赖相关的python库，比如numpy,scipy等，如果我们是在Anaconda下安装的theano,一定要注意在Anaconda下面安装上这些库而不是在python下。按照上述网址以及这些注意事项，基本可以安装成功theano。
cuda安装：
要想做deep learning，必须要安装CUDA才能进行大数据计算。接下来，记录CUDA安装过程，CUDA官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 。
要求环境：显卡必须是N卡，A卡不可以除非你去买相应的软件来支持。下载VS，我下载的是VS2010.
之后从官网上下载CUDA，安装时在第一个安装路径下默认该路径即可，不必费心思去自己选一个路径，因为cuda的安装很有意思，安装完后，该文件夹会自动删除，之后选择自定义安装，全部选择即可，然后，到了sample,document以及toolkit安装文件夹的选择，这些文件夹可以按照默认路径，我安装时就是按照其默认路径来的，注意，这里有个文件是安装在了programdata下，此文件夹为隐藏文件夹，不要在安装完后找不到该文件夹就以为安装失败了，把它变为非隐藏即可看到，这个文件夹下有一些cuda 的 samples。最后如果显示全部安装完毕，就安装结束了。以上参考 http://www.cnblogs.com/xing901022/p/3248469.html，可参考该网址结合我的上面的补充，另外还需注意，环境变量设置的时候，CUDA_SDK_PATH后面多了一个common，自己设置的时候多看看就知道了。
接下来，检测cuda是否成功安装。cmd在命令窗口输入nvcc -V,如果显示如下图所示，说明已经安装成功。
接下来运行cuda sample里的几个例子，来验证其能否顺利进行，在VS里找到programdata文件夹下cuda sample的文件夹，导入其中的一个.sln文件，运行试试就行了。
Tips:除了Anaconda不是64位，其余都是下载的64位，尽量保持位数一致吧，否则后期运行时会遇到很多麻烦。

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