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这大半个月一直在瞎研究深度学习的方面，跟着UFLDL的教程学了下来，中途也看了很多大大们的博客，感觉获益匪浅，终于给了迷茫的自己入门的开端。
话说UFLDL真的很浅显易懂呢，虽然有些我不怎么明白就是啦（那你的浅显易懂是什么回事！）
嘛，和之前斯坦福的coursera一样，这个教程的Exercise也是基于matlab，深度学习也有很好的Matlab组件包，网上很多大大都给与了注解和说明。。但是好喜欢Python的说，正好有个很受推荐的deeplearning的网站，基于Python的，不错不错。
就是这个网站：&
使用python开展深度学习，需要一个叫做 Theano 的组件包，啊这个包总的来说就是支持高效的多维数组与各种函数优化算法，同时可以使用NVIDIA图形显卡进行加速，嗯很棒。。（最后一个是可选功能）
theano的组件包也是在这里可以下载到：
这个是官网提供PDF的手册下载：&
现在的版本是0.60的，可以在PYPI上下到&
不过，我这种懒人一般的东西都是在这里下到：&
在上面那个网，ctrl+F检索 theano就可以的，很多个版本，都是exe文件，会自动检测电脑中适配的python版本，自动完成编译和安装
要用这个组件包（普通应用，适用于非N卡的用户）还需要以下组件：
python&=2.6
numpy&=1.5.0 ， Scipy ，BLAS 除了BLAS以外都能在&&的网站上下到，上面基本有所有你想要的包。
由于想使用 N卡，所以我经过了两天的不断挣扎，终于配置好Theano。。。尽管网上有很多简明教程，但是实际操作室还是遇到各种的问题
好吧，我承认上面那么多都是鬼扯
先说明下自己电脑的情况：
操作系统：win7 64 &i7-8GB
图形显卡：N卡 型号：Quadro 600
Visual Studio 版本
我安装了在C:\Program Files (x86)\
python编辑平台：Eclipse
在开始安装和配置之前，请先准备好以下文件：
1.&&AnacondaCE：
这个软件的好处是会自动安装python.exe和theano的所有依赖项，同是自带了Spyder的IDE，对于电脑没装过python的人非常好，它里面集成了大量常用的组件,&下载地址：&(python2.x系列)
或&&（python3.3系列）
（我是win7 64bit，选择Anaconda-1.4.0-Windows-x86_64.exe （python2.7.4），这个位数和以后的显卡配置有莫大关系）
2. &Theano：
下载地址：
这是适用于 Anaconda的快速安装版，自动使用pip安装到上面的Anaconda的python中
以防万一，为了同时下载theano的zip文件（theano-master）：&，如果上述网址的包不能使用可以下载这个&
3. CUDA：其中的cuda toolkit就是使用N卡代替CPU运算的组件
注意，请根据自己显卡的型号下载相应的版本，一般5.5就可以了，64位的电脑一定要下64位的，我第一次不懂下了个6.5，结果不但没能配置好，连显卡的驱动都没了。。
4. DeepLearningTutorials测试代码
下载地址：
这个是基于python的代码，里面用的数据库是 minst手写数据库，不过，这个下载回来的压缩包中，数据库文件校验错误，后面会谈到，所以我们还要额外下载数据库pickle
5. 测试代码的完整数据库
MNIST Dataset()
6. 补充头文件关于样例代码CNN(注：运行这个GPU程序需要下载&inttypes.h","stdint.h" 这两个头文件，然后放到VS2010/VC/include
在这里下载 &
7. VS2010在网上都有得下
总的文件：
=======以上就是所有的准备工作==========================================
开始安装：（注意关掉360之类的杀软，以免误报）
step 1&: 安装 AnacondaCE，默认安装在C盘，最好也装在C盘
& & & & & 添加环境变量：path: C:\Anaconda\MinGW\C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\
& & & & & 添加环境变量：path:&C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin\amd64;
& & & & &&避免以后import 时显示找不到 "cl.exe" 以至于出现检测到安装了CUDA但gpu不可用的现象。
step 2：重启电脑，AnaconadaCE会配置 pip
step 3：安装Theano：
& & & & & & 先应用方法1：直接安装&自动安装即可。
注意，这一步可能会出现以下问题（我重新安装theano是就出现过了，想卸载和修复都不行，安装也不能选）
解决方法：或直接应用方法2：
& & & & & 方法2：
& & & & & （1）下载theano的zip文件：/Theano/Theano ，解压，文件里面有个theano的文件夹，拿出来放在C:/Anaconda/Lib/site-packages里面)
& & & & &&（2）新建环境变量： &PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\
& & & & & （3）在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建(如已经存在则修改) .theanorc.txt 文件内容如下：
保存。然后在AnacondaCE的Spyder命令行中里输入如下命令：
import&theanoprint&theano.config.blas.ldflags
如果没有报错（无显示则正常），说明theano安装成功。
PS. &Eclipse下的安装配置
1. 安装Eclipse
2. Eclipse中Help -& Eclipse MarketPlace中，搜索python发现PyDev并直接Install。
3. Eclipse中Window -& Preferences -& PyDev -& Interpreters -& Python Interpreter点击New，Browse中输入Anaconda根目录下的python.exe。确定。
（注意，当电脑同时安装了多个python版本时，可以将不同的python复制后重名如：python27，python33，python27_64等，添加环境变量后在cmd中使用复制的名称即可。）
最后，可以使用 官网的教程第一节来测试是否theano安装成功：&
自此，python的配置以及theano的安装暂时告一段落，非N卡的同学可以不用看了，下面让我们开始无限作死的GPU配置：
setp 4：配置GPU
CUDA的配置：
按照这个手把手教程配置就OK了，注意cuda的版本要和系统位数与显卡型号匹配！！！而且记得要关掉杀软否则会出现很吐血的事情，当时装着装着，驱动没了，结果变成使用内存显示，内个卡啊。。。。
step 5：修改 .theanorc.txt&
为了使用GPU，我们要再次修改上面的 .theanorc.txt，将其中的内容改为：
保存。重启下。
在AnacondaCE中运行：
import&theano
theano.test ( )
如果出现红线画住的输出：（感谢&）
congratulations！
step 6：测试DeeplearningTutorial代码
下载好上面的代码后，里面的数据库文件有错误，将 *\DeepLearningTutorials-master\data文件夹中的 原mnist.pkl.gz（约4M）替换为：
上面的补充下载，（约15M）即可
可以code运行里面时间较短的例子看看，一开始很慢，各种DEBUG和warning，后来会有正常的输出
PS. 在安装好theano和cuda之后，可能cnn，rbm等测试例子还不能跑。这时候要在vs目录C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\include添加inttypes.h,stdint.h这两个文件。
下面是每个例子的测试过程，时间太长了，我没有一个个试。。
到此，我们终于完成了所有的配置，enjoy it。
官网安装教程
相关链接 懒得收藏了
/cuda-toolkit-archive
/cuda-toolkit-50-archive
/cuda/cuda-getting-started-guide-for-microsoft-windows/index.html#verify-you-have-cuda-enabled-system
成功配置GPU的样子：23227人阅读
机器学习（3）
我的百度云里面有windows下安装theano的相关软件包，如cuda5.0,EPD等，
之前一直在linux下用theano，gpu很好配。上周需要在windows下工作，于是折腾了一周，刚才莫名其妙就配好了gpu。
先上一个theano成功使用gpu的截图
下面是我配置theano的经验：
基本上是两步走：
1、安装theano
2、安装cuda
注意在win7 64位下，python和cuda要统一，要么都用32位，要么都用64位的。
在windows下最麻烦的可能就是安装theano了，根据官方文档的步骤一步步走。
安装theano：
首先要安装theano的依赖项，最主要的就是numpy，scipy,nose了。刚开始我分别独立安装了numpy,scipy，然后用源码安装了theano,但是装好cuda后，死活用不了gpu；后来尝试用pythonxy安装theano的依赖项，然后基于theano源码，用python setup.py install安装，但是gpu还是用不了，整整折腾了一周啊。。。
下面我安装官网的第一个方式，也就是&.安装theano的依赖项，然后用pip安装theano，最后竟然gpu能用了。
安装cuda：
cuda用的是cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_general_32-3.msi，下载地址
vs我用的是2008，建议不要用vs2012，不然比较麻烦
下面是我theano的配置文件，跟官网上一样，可以用的
.theanorc.txt:
在安装好theano和cuda之后，可能cnn，rbm等测试例子还不能跑。这时候要在vs目录C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\include添加inttypes.h,stdint.h这两个文件，它们都可以在我的百度云里面下载。
参考知识库
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