Theano+GPU配置

之前用theano跑Stacked denoise Autoencoder，速度太慢，我用的是双核2.2G CPU，内存2G(09年买的笔记本，配置确实太差），就想用GPU加速，折腾了半天终于搞定了。

先上效果：

可见，使用GPU后，速度有明显的提升。

下面说一下GPU的安装及配置。

1. 下载GPU-Z，查看当前的GPU配置，因为theano是基于CUDA的，这个是NVIDA推出的，所以你的GPU必须是NVIDA的，我的GPU是NVIDA GeForce GT 240M, 具体如下：

2. 下载CUDA, https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，不过需要注意的是：不要下载最新的v6.5版本，而是下载v5.5版本，血的教训啊，之前用v6.5版本调用theano时不能调用GPU，查了很长时间才看到有个老外提到一句，下降到v5.5ok了；还需注意的是：要与theano的版本相一致，如你的theano是32位的，cuda也要是32位的。

3. 安装，没什么困难的，不过要选择”自定义安装“，不能选”精简安装”，否则可能会少一些内容。

4. 修改跟径，安装完成后添加环境变量，具体可参见http://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/17450963。

5. 运行CUDA自带的程序进行验证：
   进入%CUDA_SDK_BIN%\Release\下，运行bandwithTest.exe和deviceQuery.exe，如果结果为PASS通过即可。
6. 进入C:\User\<你的用户名>\路径下，编辑.theanorc.txt文件，添加如下内容：

[global]
device = gpu
floatX = float32


[nvcc]
flags=-LC:\python27\libs
compiler_bindir=D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin
7. 进入VS2010命令行工具，进入python,输入import theano.sandbox.cuda，将运行第一个CUDA程序，如果无错误即可以了（会提示Warning)
8. 运行dA.py，速度提升明显。