Theano+Keras+CUDA7.5+VS2013+Windows10x64配置

Visual Studio 2013

正常安装，这里只要C++打勾就可以。

ANACONDA

ANACONDA是封装了Python的科学计算工具，装这个就可以不用额外装Python了。在安装之前建议先卸载电脑里已装的Python。这里建议用对应Python 2.7的Anaconda2-2.4.0。 
Anaconda3对应的Python3.x，之前用这个的时候，example遇到各种语法问题。 
官网下载

MinGW

装了ANACONDA之后，在CMD控制台：

conda install mingw libpython  

下载有点慢，不过文件本身也不大。 之后就在Anaconda的安装目录下看到MinGW了。

安装Theano

从github上Theano/Theano下载最新源码，用git或者svn拉代码速度更快些。 到源码的trunk里：

python setup.py install  

就装好了。

安装Keras

和Theano一样方法，github上的fchollet/keras下载源码。

python setup.py install  

安装CUDA

下载地址，选自己系统对应的版本。这里是windows->x86_64->10->exe(local)。 直接安装

CuDNN

从官网下载需要注册账号申请，两三天批准。网盘搜索一般也能找到最新版。
Windows目前就是cudnn-7.0-win-x64-v3.0-prod.zip。

解压出来是名为cuda的文件夹，里面有bin、include、lib，复制到安装CUDA的地方覆盖对应文件夹。
我的在C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA
系统环境变量Path里添加：

D:IDEMicrosoft Visual Studio 12.0VCin;  
%CUDA_PATH%libx64;
%CUDA_PATH%in;

第一个是Visual Studio 的VC目录，CUDA_PATH是安装CUDA后自动增加的环境变量，当作前缀。

配置GPU加速

在用户目录，也就是C:Users当前用户名，新建.theanorc.txt。 这个路径可以通过修改Theano的configparser.py来改变。Theano装在AnacondaLibsite-packages里。 .theanorc.txt的内容：

[global]
openmp=False  
device = gpu  
optimizer_including=cudnn #不用cudnn的话就不要这句  
floatX = float32  
allow_input_downcast=True  
[blas]
ldflags=  
[gcc]
cxxflags=-ID:ToolsAnacondaMinGW #改成自己装的目录  
[nvcc]
flags = -LD:ToolsAnacondalibs #改成自己装的目录  
compiler_bindir = D:IDEMicrosoft Visual Studio 12.0VCin  #改成自己装的目录  
fastmath = True  
flags=-arch=sm_30  

测试

在控制台

python  
>>> import theano

如果执行后能看到使用了GPU，就是配好了。 Keras源码的example里随便挑一个，一般就用mnist_cnn.py。

python mnist_cnn.py  

测试数据可能需要下载一些时间。 如果GPU配置成功的话，会看到GPU信息的。我的i5 4690平均每组1000+s，TitanX跑就15秒了，加了CuDNN之后13秒。

源地址：http://blog.csgrandeur.com/theano-keras-cuda7-5-vs2013-windows10x64pei-zhi/