Windows8.1 64bit环境下搭建深度学习平台之CUDA安装与配置-白红宇

Windows8.1 64bit环境下搭建深度学习平台之CUDA安装与配置

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发布时间：2019-05-25

本文共 2455 字，大约阅读时间需要 8 分钟。

http://blog.csdn.net/baigoocn/article/details/36188029

说明：想要让Theano在Windows8.1下能利用GPU并行运算，必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡，且要安装CUDA，千万不要电脑上是Intel或AMD的显卡，却要编写CUDA。

文中用到的所有软件均共享在百度云盘中，方便大家的使用！！

链接：密码：8bk5

一、CUDA的安装

1、查看你的显卡是否支持GPU并行运算

"This PC"/"Manage"/"Device Manager"/"Display adapters"，就可看到自己显卡的型号.

然后对照中支持GPU运算的网卡型号清单，看自己的Nvidia显卡是否在其列表中.

2、下载安装CUDA Toolkit

CUDA Toolkit下载地址：，注意选择既要与自己系统匹配又要与所安装Python的版本相匹配的版本，就是说要么都用32位的，要么都用64位的，在此选择的是Windows 8.1 64bit桌面版.

文件将近1G左右，下载完成后双击exe可执行文件即可进行安装，安装过程略过。

二、.theanorc.txt文件的配置

在Home目录下（cmd命令框下可以看到，如我的是"C:\Users\leiguo"），创建.theanorc.txt文件，文件的内容如下：

画黄线的是容易出错的地方，一定要和你安装的Python和VS2012的路径保持一致，编辑好后，把它放置在Home目录下边，如下图位置所示：

三、测试你的安装配置有没有成功

在这里仍然使用上一节的测试用例，代码如下：

 1 2 3 4 5 6 7

import              
             theano.tensor              
             as              
             T            
                        
                         
             from              
             theano              
             import              
             function            
                        
                         
             x              
             =              
             T             
             .             
             dscalar             
             (             
             'x'             
             )            
                        
                         
             y              
             =              
             T             
             .             
             dscalar             
             (             
             'y'             
             )            
                        
                         
             z              
             =              
             x              
             +              
             y            
                        
                         
             f              
             =              
             function             
             ([             
             x             
             ,             
             y             
             ],             
             z             
             )            
                        
                         
             print              
             f             
             (             
             2             
             ,             
             3             
             )

Python_Theano_test.py

在Visual Studio 2012中执行之后可以看到如下的结果：

当看到"Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti"这样的字眼之后，恭喜你，你搭建的CUDA平台安装配置工作已经完成，接下来就可以进行Deep Learning的学习了。

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