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Theano利用GPU加速

继续水文章。
以前说的直接利用sourceforge里的exe安装scipy和numpy事实上是一种比较low的方法，，哈哈。 因为安装的都是32位的，数据量一大就memoryError了，当时是在keras下跑mnist cnn时出现这个问题的。。。。 有一些更好的方法，但是我还是选择了使用64-bit Anaconda，安装了Anaconda= python+scipy+numpy+Ipython+spyder+… 一劳永逸！

然而自己当时选择的是Anaconda3.5 里面的phthon是3.5版本的，后面配置GPU加速的时候又出现了一堆环境之类的问题，还得自己虚拟一个python3.4的环境，真是痛苦。。。在歇（放弃）了几天后，偶然看到了一个简书blog，博主使用的是Anaconda2.7，并且有完整的使用GPU加速Theano的教程，遂决定一试。

电脑C盘已经红了，而且自己确实用不着GPU，还是放弃了。。。

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