Theano+GPU配置
来源:互联网 发布:淘宝女装店标图片大全 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 23:33
之前用theano跑Stacked denoise Autoencoder,速度太慢,我用的是双核2.2G CPU,内存2G(09年买的笔记本,配置确实太差),就想用GPU加速,折腾了半天终于搞定了。
先上效果:
可见,使用GPU后,速度有明显的提升。
下面说一下GPU的安装及配置。
1. 下载GPU-Z,查看当前的GPU配置,因为theano是基于CUDA的,这个是NVIDA推出的,所以你的GPU必须是NVIDA的,我的GPU是NVIDA GeForce GT 240M, 具体如下:
2. 下载CUDA, https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,不过需要注意的是:不要下载最新的v6.5版本,而是下载v5.5版本,血的教训啊,之前用v6.5版本调用theano时不能调用GPU,查了很长时间才看到有个老外提到一句,下降到v5.5ok了;还需注意的是:要与theano的版本相一致,如你的theano是32位的,cuda也要是32位的。
3. 安装,没什么困难的,不过要选择”自定义安装“,不能选”精简安装”,否则可能会少一些内容。
4. 修改跟径,安装完成后添加环境变量,具体可参见http://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/17450963。
5. 运行CUDA自带的程序进行验证:
进入%CUDA_SDK_BIN%\Release\下,运行bandwithTest.exe和deviceQuery.exe,如果结果为PASS通过即可。
6. 进入C:\User\<你的用户名>\路径下,编辑.theanorc.txt文件,添加如下内容:
[global]
device = gpu
floatX = float32
[nvcc]
flags=-LC:\python27\libs
compiler_bindir=D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin
7. 进入VS2010命令行工具,进入python,输入import theano.sandbox.cuda,将运行第一个CUDA程序,如果无错误即可以了(会提示Warning)
8. 运行dA.py,速度提升明显。
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