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本帖最后由 meatball1982 于 2020-12-14 11:57 编辑
重复一个文献,安装theano 在GPU端实现训练。
之前,已经在服务器上配置好了。后来,服务器挂了一次,对,服务器挂了一次,完全用不了。需要重新配置。真是让人有自杀的冲动。
文章给的是python2.7
我安装的是基于python3.5,除了print那部分是有些个差异,其它的,暂时看,没什么问题。
为了不影响 其它人, 我选择的是用conda 构建一个环境来实现。
具体的,env_Theano.yml
- name: th_py
- dependencies:
- - python=3.5
- - cudatoolkit=8.0
- - cudnn=5.0
- - h5py
- - numpy
- - mkl-service
- - scikit-learn=0.17
- - nose
- - theano=0.8.2
复制代码
找的是服务器中,唯一的一个ubuntu16.04的节点。
theano=0.8.2 -> cudnn V4, V5
注意,不是V5.1
cudnn-> cudatoolkit 8.0
ubuntu16.04能支持cudatoolkit 8.0
这其中, 还要注意的是
scikit-learn 不能高于0.18
通过conda env create -f env_Tehano.yml
安装 环境 。
通过
conda activate th_py
来激活环境,相当于是说,之后的工作,就在这个环境 中实现。
lasagne不能和0.1版本。
尝试在git 上安装 。
pip install -------
pip install -------
就是git 上,安装的那两行。
除了lasagne 还要pip install nolearn
编辑~/.theanorc
- [global]
- #openmp=False
- device =gpu
- #device =gpu1,device=gpu3
- floatX = float32
- allow_input_downcast=True
- [lib]
- cnmem = 0.5
- [blas]
- ldflags= -lopenblas
- [nvcc]
- flags=-D_FORCE_INLINES
- fastmath = True
- [cuda]
- #root=/opt/cuda-8.0
- #root=/usr/local/cuda-10.1
- root=/usr/local/cuda-8.0
- [dnn]
- enabled=True
- #enabled=False
- #library_path=/usr/cuda-8.0/lib64
- #include_path=/usr/cuda-8.0/include
- #library_path=/usr/local/cuda-10.1/lib64
- #include_path=/usr/local/cuda-10.1/include
- library_path=/root/anaconda3/envs/th_py/lib
- include_path=/root/anaconda3/envs/th_py/include
复制代码
python
import theano
告诉你,我用了啥显卡,用了cudnn是多少。
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