使用theano进行深度学习实践（一）

theano是一个科学计算库，可用于深度学习：

此文主要的学习路线见文

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917

主要分三部分：python安装，theano的安装和实验计算

part 1 python和ide

theano是一个python库，这里写一下装python的过程，已经装好python的可以略过。

python的入门教程：

http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000

主要看python的安装和第三方库的安装

1）python安装

python2.x和3.x不兼容，为使用大部分库这里使用2.7，下载地址：http://www.python.org/ftp/python/2.7.6/python-2.7.6.msi

安装方法：一路继续，最后在环境变量Path里添加：C:\Python27

如何实验：使用powershell,输入python回车

变成>>>就表示python已经安装成功

2）IDE的选择

选择合适的集成开发环境对编程的速度很有影响，在这里我选择sublime text2，现在sublime已经出到3，我安装的依然是2

如何把sublime配置成一个适合python开发的环境，参见文章：

http://www.cnblogs.com/waising/articles/3466120.html

基本相同。

我安装的插件有Package control（必装，用于在线自动安装其他插件）

SublimeREPL:使能接收raw_input()，设置快捷键可以方便使用，设置教程见：http://blog.chinaunix.net/uid-12014716-id-4269991.html

Jedi：自动补全

SublimeLinter：检查符合PEP8要求

若不能自动安装，则可以选择手动安装：

手动安装的步骤：google相应的包，以sublimeREPL为例到github https://github.com/wuub/SublimeREPL 下载之后，解压到

C:\Users\（你的用户名）AppData\Roaming\Sublime Text 2\Packages

重启sublime text

part2 theano的安装：

我的环境：64位电脑，但是numpy和scrpy没找到64位的。。所以都装的32位。。

官方的安装教程http://deeplearning.net/software/theano/install.html#install

事实上，theano的安装与一般第三方库的安装方法并无二致，也有一些集成好的软件供使用，这里我仍采取最一般的方法

1.theano安装

第三方库的安装方法有两种

1）使用easy_install自动安装

仍见廖雪峰教程http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868200214529634268c5b3b45b3a3ba1cd81a251a3b000

下载ez_setup.py，使用python ez_setup.py安装

添加C:\Python27\Scripts到环境变量Path

使用powershell或者命令提示符运行easy_install +模块名自动搜索下载

2）手动安装

在网站http://sourceforge.net/搜索模块名，找exe文件安装，安装时程序会自己找到路径，若提示找不到python须检查python版本与你所装的版本是否同为32位或者64位

在使用easy_install安装theano时会自己下载dependences numpy和scipy

我的自动下载不太成功，因此我的安装顺序为：

手动安装numpy----手动安装scipy----ez安装theano----ez安装matplotlib（绘图的python库）

安装完毕后在python中运行import theano测试

2.cuda的安装

cuda是英伟达的GPU测试平台，下载地址

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

注意的是，这里下载64还是32位版本要和电脑一致，而不是和python一致，因为和系统不一致的话会报错，进行安装

修改配置文件，在用户/你的用户名下建立一个名为.theanorc的txt文件

我的配置文件如下：

[global]
device = gpu
floatX=float32
[bias]
Idflags=
[gcc]
cxxflags= -IC:\MinGW\include
[nvcc]
flags=-LC:\Python27\libs
compiler_bindir=D:\Program Files (x86)\visio studio\VC\bin

[gcc]里放的是gcc的地址，需要安装MinGW，见下文

[nvcc]放的是c++编译器，上面是我的地址，各位请自行调整

在命令提示符里运行nvcc -v看编译是否正常

运行deviceQuery.exe 看能不能读到显卡

3 MinGW

这时候再import theano会提示：

WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to exe
cute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Pyth
on implementations. Performance will be severely degraded

cuda is installed,but device gpu is not available

提示缺少g++，需要安装MinGW

MinGW的安装过程不再赘述，安装一个几十k的小文件后选择要使用的模块后自动安装，由于不懂，我把base的所有模块都装了

安装完成之后先找到g++.exe，并把其地址添加环境变量path---C:\MinGW\bin;C:\MinGW\include,使用命令行运行一下g++，如果没有问题的话会是

这时再运行import theano测试是否正常

然后就可以运行一些例程尝试一下

目前不懂的是，theano的官网这样介绍

Theano can use g++ or nvcc to compile parts your expression graph into CPU or GPU instructions, which run much faster than pure Python.

也就是g++或者nvcc装一个就购了，装了cuda为什么还要装g++呢

------答：g++是用来编译的。cuda是gpu运算的，二者不是一个东西

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