theano安装（二）windows安装visual studio 2010及cuda

安装Theano

方法见本博客另外一篇文章theano安装（一）windows配置安装theano环境（非GPU版）

安装VS2010

（注：如果安装VS2012，可以参看博文安装visual studio 2012，并配置opencv）

开始安装：

这里只安装VC++

安装Cuda

（1）查看本机显卡型号

开始>计算机>右键我的电脑>属性>设备管理器

在显示配置器中找到本机显卡型号，本机为GTX 730M

（2）查询本机显卡对应的CUDA型号

查询网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

（3）下载相应版本的Cuda

下载地址（CUDA Toolkit Archive）：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA 5.5版本如下：

CUDA6.0版本如下：

注1：CUDA包含NVIDIA CUDA toolkit和SDK等软件包，由于CUDA 5.0以上版本已经将ToolKit和SDK等整合在一起了，因此只需下载一个安装文件即可。在显卡型号允许的条件下，建议下载CUDA 5.0以上版本，这样比较省事。

注2：一定按照本机为notebook还是desktop来选择，另外，一定要与本机操作系统位数相匹配
例如，下面的三个下载任务，分别是cuda6.0的台式机版、笔记本版及cuda5.5的笔记本版

之前下载了CUDA6.0版本，发现安装过程总是出现出错，安装好多次都失败，很是抓狂！后来才发现，原来下载的是CUDA6.0的台式机版本（而本机是笔记本！）
cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64：它是台式机的cuda6.0
cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_notebook_64：这个才是笔记本的cuda6.0

（4）安装Cuda （以安装CUDA6.0为例子）

• 双击下载好的安装文件

• 将CUDA提取到本机某个路径下，一定要记住该路径，这里选择D:\File Program\NVIDIA\CUDA
  
  开始解压等待………
  
  

• 开始安装
  首先，会自动检查系统的兼容性
  
  初次检查通过，点击“同意并继续”
  
  选择“自定义”，然后点击“下一步”
  
  所有组件都选，点击“下一步”
  

• 设置安装的位置
  选择三个位置，一定要记住这三个位置，方便后续配置环境
  
  CUDA Toolkit： D:\File Program\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit
  CUDA Sample： D:\File Program\NVIDIA\CUDA Samples
  CUDA Document： D:\File Program\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit

• 开始安装
  
  
  
  
  

  注1：如果电脑上安装了360，可能会阻止程序的安装过程，一定要允许！
  
  注2：之前每次安装到这步都失败，错误如下：
  
  经过多次尝试，发现可能是如下原因：
  ① 在笔记本上安装了台式机的cuda
  ② 在后几次解压缩cuda安装包时，没有将之前解压的文件删除（这样可能会导致之前解压的文件在新解压的文件路径下有所残留）

• 安装成功
  

• 重启计算机
  要完成安装，需要重启计算机，这里先不要马上重启，现将下一条的环境变量配置（见下面的（6））完成再重启
  

（5）配置CUDA的环境变量

• CUDA安装程序完成后，将会在系统环境中自动添加两个环境变量（CUDA安装程序自动添加）
  CUDA_PATH===>D:\File Program\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit
  CUDA_PATH_V6_0===>D:\File Program\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit
  

• 手动配置相关的环境变量
  除了上述安装程序自动添加的环境变量，还需要添加如下5个环境变量：（有时并不需要这5个环境变量的配置，有时又需要，为了保险起见，还是配置一下吧）
  ① 新建CUDA_SDK_PATH，取值如下：（即cuda的cuda samples目录下的common目录）
  CUDA_SDK_PATH = D:\File Program\NVIDIA\CUDA Samples\common
  ② 新建CUDA_LIB_PATH 和CUDA_BIN_PATH ，与CUDA_PATH路径（cuda安装程序自动添加的）相关
  CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\Win64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
  ③ 新建CUDA_SDK_LIB_PATH 和CUDA_SDK_BIN_PATH ，与CUDA_SDK_PATH（刚刚手动添加的）路径相关
  CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\Win64
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\Win64

• 在系统环境变量Path 后添加
  %CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%

(6)测试CUDA是否安装成功

• 测试是否安装成功：打开cmd，输入命令nvcc –V，（大写V），可以参考版本信息，如果安装正确则出现下图所示的结果:
  

• 测试CUDA是否能够正确运行时：进入到CUDA samples的安装目录下，即D:\File Program\NVIDIA\CUDA Samples，找到\Bin\win64\Release，运行其中的particles.exe程序，如果该程序可以运行，证明cuda安装正确
  

注：大部分案例都是一闪而过，只有particles.exe这个案例才能看得到绚丽的动画

配置vs——cuda

这里转载另一篇文章的方法（http://www.cnblogs.com/xing901022/p/3248469.html）

• 打开VS，新建项目，在NVIDIA的CUDA6.0中选择CUDA6.0 Runtime
  

• 利用安装好的cuda向导，直接建立工程，里面会自动有一段kernel累加的代码（即刚刚新建好的工程自带了代码）
  

• 在main函数return之前加入getchar()，停止自动退出，以便观测效果
  

• 编译、运行，出现如下结果，表明cuda已经安装成功了
  

• 如果运行时，发生如下所示的错误，表示可能发生LINK错误（如果没有错误，跳过此段）
  
  ① 项目->属性
  
  ② 配置属性->清单工具->输入和输出->嵌入清单： 修改成否，原来可能为“是”
  
  ③ 再次编译，成功运行后，会显示下面的结果
  

配置.theanorc.txt文件

该文件存放在用户目录下，即如果你的用户名是abc，那么将该文件放在C:\Users\abc\目录下，内容如下：

注：一定不要忘记global！

[global]
device = gpu0
floatX = float32

[blas] ldflags=

[nvcc]
fastmath = True
flags = -LD:\File Program\Anaconda\libs
compiler_bindir = D:\File Program\visual studio\VC\bin
base_compiledir=path_to_a_directory_without_such_characters

cxxflags = -ID:\File Program\Anaconda\MinGW

测试

import theano
import theano.sandbox.cuda

发现，theano并没有用gpu，不知道原因在哪里！
有人说，有时即使GPU配置成功了，这里也不一定会显示使用了GPU，但不知道还有没有其他的测试方法，据说只能拿来实验直接跑了，观察实验速度是否真的变快~

注：有时可能会出现错误，发现找不到c1.exe，将VS按照路径下的VC/bin加入到环境变量path中