http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029

說明：想要讓Theano在Windows8.1下能利用GPU并行運算，必須有支持GPU并行運算的Nvidia顯卡，且要安裝CUDA，千萬不要電腦上是Intel或AMD的顯卡，卻要編寫CUDA。

文中用到的所有軟件均共享在百度云盤中，方便大家的使用！！ 鏈接：http://pan.baidu.com/s/1dD4APIL?密碼：8bk5

一、CUDA的安裝

1、查看你的顯卡是否支持GPU并行運算

"This PC"/"Manage"/"Device Manager"/"Display adapters"，就可看到自己顯卡的型號.

然后對照該網(wǎng)址中支持GPU運算的網(wǎng)卡型號清單，看自己的Nvidia顯卡是否在其列表中.

2、下載安裝CUDA Toolkit

CUDA Toolkit下載地址：點我下載，注意選擇既要與自己系統(tǒng)匹配又要與所安裝Python的版本相匹配的版本，就是說要么都用32位的，要么都用64位的，在此選擇的是Windows 8.1 64bit桌面版.

文件將近1G左右，下載完成后雙擊exe可執(zhí)行文件即可進行安裝，安裝過程略過。

二、.theanorc.txt文件的配置

在Home目錄下（cmd命令框下可以看到，如我的是"C:\Users\leiguo"），創(chuàng)建.theanorc.txt文件，文件的內(nèi)容如下：

畫黃線的是容易出錯的地方，一定要和你安裝的Python和VS2012的路徑保持一致，編輯好后，把它放置在Home目錄下邊，如下圖位置所示：

三、測試你的安裝配置有沒有成功

在這里仍然使用上一節(jié)的測試用例，代碼如下：

<a target=_blank id="L1" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L1" rel="#L1" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 1</a> <a target=_blank id="L2" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L2" rel="#L2" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 2</a> <a target=_blank id="L3" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L3" rel="#L3" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 3</a> <a target=_blank id="L4" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L4" rel="#L4" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 4</a> <a target=_blank id="L5" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L5" rel="#L5" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 5</a> <a target=_blank id="L6" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L6" rel="#L6" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 6</a> <a target=_blank id="L7" href="http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029#L7" rel="#L7" style="color: rgb(102, 102, 102); text-decoration: none;"> 7</a>

import theano.tensor as Tfrom theano import functionx = T.dscalar('x')y = T.dscalar('y')z = x + yf = function([x,y],z)print f(2,3)

?來自CODE的代碼片 Python_Theano_test.py

在Visual Studio 2012中執(zhí)行之后可以看到如下的結果：
當看到"Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti"這樣的字眼之后，恭喜你，你搭建的CUDA平臺安裝配置工作已經(jīng)完成，接下來就可以進行Deep Learning的學習了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Windows8.1 64bit环境下搭建深度学习平台之CUDA安装与配置的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。