深度学习笔记：windows10+visual studio 2013+cuda7.5+theano+lasagne环境配置

1、目前visual studio最新版本是VS2015，但VS2015不支持CUDA，所以只能降级为VS2013。VS2013可以在微软官网下载。安装完毕后，需要安装python开发环境，File-New-Project，选择Python，会提示你升级python工具包，点击升级即可。升级完毕后，可以建立python project，运行python脚本。

2、安装cuda7.5，同样是在nvdia官网下载，下载时会让你选择版本，我的是Windows 10 X64系统，选择正确版本，下载离线安装版。需要注意，如果同时安装了VS2015，安装CUDA会报错，将VS2015卸载后安装成功。

3、然后配置Python安装环境，这里推荐使用Anaconda，它是一个python安装包管理器，用它来安装python的各种科学计算包非常方便，具体可以百度或google。

4、安装theano，我是用pip安装的，在命令行运行 pip install theano，即可。然后为theano配置GPU。在此之前，需要安装mingw和OpenBLAS，mingw可使用Anaconda安装，OpenBLAS我是直接在SourceForge上下载的，没有安装，直接有dll可用。然后在C盘用户目录下，我的是“C:\Users\Rigel.cn”，建立一个名字为“.theanorc.txt”的文件，里面内容为，

[global]
device = gpu
floatX=float32
[blas]
ldflags=-LC:\Users\Rigel.cn\Downloads\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin -lopenblas
[gcc]
cxxflags= -IC:\mingw-w64\x86_64-5.2.0-win32-seh-rt_v4-rev1\mingw64\include
[nvcc]
flags=-LC:\Users\Rigel.cn\Anaconda2\libs
compiler_bindir=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin

</pre><pre name="code" class="html">其中，ldflags是libopenblas.dll所在路径，flags是python的libs目录。可通过修改device字段，在cpu和gpu之间切换。

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">5、lasagne的安装较简单，参照github的方法即可，git clone后，在本地目录运行 python setup.py install即可。</span>

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">使用如下网址中的方法测试GPU配置是否成功</span>

http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html

</pre><pre name="code" class="html">我的GPU是GT 720，运行check1.py，使用CPU是13秒，使用GPU是1.3秒，快了10倍。