Ubuntu安装Theano
一些前提要求:
Python == 2.7 *或（> = 3.4和<3.6）
Numpy > = 1.9.1 <= 1.12
Scipy > = 0.14 <0.17.1
pip3 >= 8.1 (注意:先不要去升级pip3，升级后容易出现"for pip import main"...的问题)
(可选)python-dev,g++ >= 4.2
接下来就是使用pip安装，必须单独安装Theano、libgpuarray和pygpu：
①安装最新稳定版的Theano：
官方安装是: pip3 install < - user> Theano [test，doc] 几点解释:
(1) < >就是可要可不要，如pip3 install...就不要
(2) - user的意思就是众所周知ubantu系统可以有设置有多个用户,- user就是安装到目前你登陆的账户所在文件里；
(3) [test,doc]将安装测试要求，并这些要求以生成文档，博主本人用test doc时提示没有匹配的doc版本;
博主建议安装: sudo pip3 install Theano test，如果多用户使用一个ubantu,就在install后加 - user
②安装libgpuarray和pygpu:
一些安装前提:
cmake >= 3.0；Cython >= 0.25；git (下载就行)
这里用官方给出的没有问题:
(1)下载libgpuarray
git clone https ：// github 。com / Theano / libgpuarray
(2) 安装libgpuarray
cd libgpuarray
mkdir Build
cd Build
cmake .. - DCMAKE_BUILD_TYPE = Release
cd ..
(3)在libgpuarray包里安装pygpu
python setup.py build
python setup.py install
这里如果你有anaconda，那么你想装pygpu和libgpuarray的话，可以使用以下命令行：
conda install pygpu (0.69版本)
或者 conda install -c conda-forge pygpu （安装最新的pygpu和libgpuarray）
③开始测试是否使用GPU：
(1)如果不想以后麻烦就先做以下这步:
生成文件 sudo gedit ~/.theanorc；
采用官方配置:
[global]
device = cuda
floatX = float32
博主自己添加了gpuarray.preallocate = 0.94，这个就是你每次运行一个代码，分配百分之多少的显存；
如果你目前登陆的用户只有一个cuda，就不用添加cuda的位置，否则加入:
[cuda] root =/usr/local/cuda-8.0
(2)给出官方测试代码:
from theano import function, config, shared, tensor
import numpy
import time
vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000
rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
f = function([], tensor.exp(x))
print(f.maker.fgraph.toposort())
t0 = time.time()
for i in range(iters):
r = f()
t1 = time.time()
print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))
print("Result is %s" % (r,))
if numpy.any([isinstance(x.op, tensor.Elemwise) and
('Gpu' not in type(x.op).__name__)
for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
print('Used the cpu')
else:
print('Used the gpu')
如果打印出cuDNN以及你的显卡信息，并且打印出 Used the gpu，则成功:
④常见问题:
ERROR (theano.gpuarray): pygpu was configured but could not be imported or is too old (version 0.7 or higher required)
如果是使用pip3安装出现上述问题，那么请重新操作②中第(3)步，也即重新安装pygpu(默认更新到最新版本):
python setup.py build
sudo python setup.py install
博主操作效果如下图:
