近期因?yàn)檫\(yùn)行深度模型程序的需要，在自己的臺式機(jī)上運(yùn)行Theano，遇到了不少問題。實(shí)際上如果只是讓程序跑起來，不考慮速度的話，直接pip install theano就搞定了，但如果加上GPU，還是在Windows上，就很容易呼天搶地了……
關(guān)于Theano的詳細(xì)配置，其實(shí)Theano documentation里已經(jīng)介紹很清晰了，但無奈其中的Windows部分，大多數(shù)依賴項(xiàng)都是按照舊版本來寫的，所以幾乎是一步一坑，處處地雷。。。
下面結(jié)合自己配置Theano+GPU的經(jīng)歷，大概總結(jié)下我最終配置成功的操作。
關(guān)于Python
在Windows系統(tǒng)下，不太建議直接使用python+pip管理，各種底層基于C的package使用pip install經(jīng)常出錯(cuò)。這個(gè)網(wǎng)站Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages提供了大多常用package的編譯好的版本，可以下載后直接pip安裝 whl文件，但這種處理方式還是過于原始，費(fèi)心費(fèi)力……
比較好的做法是使用Python的集合發(fā)行版，比如Anaconda或Winpython。這種發(fā)行版一般會內(nèi)置好大多數(shù)常用package，盡量實(shí)現(xiàn)python與底層操作系統(tǒng)的隔離。個(gè)人更喜歡Anaconda，除了因?yàn)榘芾硗猓?code>Anaconda還支持環(huán)境，可以避免在機(jī)器上安裝各種py2、py3版本的python。
現(xiàn)在安裝Anacoda的話，默認(rèn)環(huán)境的python好像是3.5的，但這不重要，隨時(shí)用conda create就可以創(chuàng)建一個(gè)新的python版本。Theano官方教程也推薦用在Windows下使用Anaconda，但你會發(fā)現(xiàn)，你運(yùn)行conda install libpython都會出問題。。。
關(guān)于Anaconda與Theano
安裝好Anaconda后，怎么安裝Theano，配置GPU，可以參考這篇文章：windows10下theano啟用gpu：CUDA + Anaconda。我就是最終參考這篇文章配置好的，這里就直接引用下，不再詳細(xì)拷貝過來了。
只補(bǔ)充說明以下幾點(diǎn)：
- 關(guān)于
Visual Studio，根據(jù)原文注意下是否版本支持就行，一定注意在PATH中添加對應(yīng)的路徑。 - 有時(shí)候運(yùn)行
Visual Studio的cuda樣例工程，會遇到編譯失?。╢atal error）問題，這一般是因?yàn)槁窂较掠信f的不兼容的工程生成文件，先刪掉舊的再重新編譯即可。 - 原博客中，創(chuàng)建python34環(huán)境后，重新更改了環(huán)境變量，指向python34的env，其實(shí)也可以使用
activate env_name激活某個(gè)虛擬環(huán)境，這樣Anaconda會自動(dòng)更改python版本指向，缺點(diǎn)是每次重新運(yùn)行cmd時(shí)都需要先activate一下。兩種方法各有優(yōu)劣，看自己喜好。 - 有個(gè)編碼的錯(cuò)誤，需要改動(dòng)
Theano的一處源碼，參考原文評論，需要修改的位置是Anaconda3/envs/python34/lib/site-packages/theano/compat/__init__.py，第46行左右的yield x.decode()改為yield x.decode('GBK')（Mac OSX等系統(tǒng)就不用改這個(gè)了……） -
MinGW等底層支持，使用Anaconda自動(dòng)管理即可，如無其他需要，不用手動(dòng)安裝這些工具。
碎碎念
聽說Tensorflow才是未來？目前Keras的backend是同時(shí)支持Theano和Tensorflow的，真是好……
再次吐槽下Windows系統(tǒng)對開發(fā)人員的不友好……在Linux或Mac OS X上，上面的問題就少多了……
2016.07.24補(bǔ)充：
因?yàn)閷?shí)驗(yàn)室采購了NVIDIA GTX 1080的顯卡，我又在Ubuntu環(huán)境下配置cuda和Theano，發(fā)現(xiàn)坑也不少，主要是因?yàn)?080的卡是最新的，所以驅(qū)動(dòng)方面有些注意事項(xiàng)。最后我是參考這篇文章配置好的：深度學(xué)習(xí)主機(jī)環(huán)境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0，僅供參考。
Hail Python!
