windows10系统下安装keras框架以theano为后端并配置gpu加速

在安装之前，请确保你的显卡是NVIDIA的，并且是以下型号，否则不能进行gpu加速，右键我的电脑——管理——设备管理器——显示适配器。另外如果你的电脑是windows7，安装教程也是一样的，不过根据keras中文文档的建议，还是win10比较适合。

这里写图片描述

系统：windows10企业版2016 x64位（msdn下载的，系统激活用的是kms工具）

环境：python2.7

软件：Anaconda2，VS2010，cuda，cudnn(加速库)

(废话：最近实验室刚配置一台高配的机器，所以我不得不重新搭建一次环境。)
神经网络keras框架的后端可以是TensorFlow或者theano，默认是TensorFlow，我的电脑配置的是以theano为后端。如果你要想以TensorFlow为后端，那么需要自己安装tensorflow。

安装步骤如下：

1.安装Anaconda2，
官网链接，这里我们下载Python 2.7 version 64位的，之所以不直接安装python2.7而选择安装Anaconda，是因为Anaconda自带了python2.7的环境，而且它内置了很多必要的库，不用我们自己安装了，安装前请确保你电脑中没有安装过Python，另外安装的时候一定要把路径记住，待会要用。这里我安装的路径是D:LearnToolanaconda

2.安装MinGw
打开cmd：输入conda install mingw libpython 回车，如果中途有需要输入y/n的，输入y，然后等待安装成功。安装成功后anaconda的安装目录下多了一个MinGw目录。

3.配置环境变量（以下目录以你自己的为准）

用户path变量中添加 D:LearnToolanaconda (anaconda安装目录)
用户path变量中添加 D:LearnToolanacondaScripts (如果你安装anaconda的时候选择了add Aanconda to my PATH,那么你的path变量中应该包含了上面这两项，那么就不用重新配置这两项了)
用户path变量中添加 D:LearnToolanacondaMinGWin
用户path变量中添加 D:LearnToolanacondaMinGWx86_64-w64-mingw32lib
用户变量中新建变量名为pythonpath，变量值为：D:LearnToolanacondaLibsite-packages heano(theano我们还没有安装，先配置好它的路径)
打开cmd，在控制台显示的目录下新建一个txt文件，文件名.theanorc.txt，看清楚前面还有个点，例如我打开控制台的目录是C:Userszhangkang>，文件内容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags=-ID:LearnToolanacondaMinGW

上面最后一行是-I加上MinGW的目录，那个是大写的I，不是1。直接复制粘贴就行了，只需要把D:LearnToolanacondaMinGW换成你自己的目录。保存后，重启电脑。

4.安装Theano
打开cmd，输入：pip install theano 回车，安装成功以后，进入Python环境(直接在cmd控制台窗口输入python 回车)，输入import theano回车，如果没有什么错误说明安装成功。

5.安装vs2010
去网上下载一个，这个链接，安装也很简单，我下载的旗舰版。记住你的安装目录，例如我的安装目录是：D:LearnToolvs2010

6.安装cuda
我安装的是cuda8，百度云链接：http://pan.baidu.com/s/1i55Xf97，你也可以去官网下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。安装的时候最好是默认安装，安装好以后系统变量会多出两个CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0，打开cmd，输入nvcc –V回车，出现cuda的版本号说明安装成功。

7.重新配置.theanorc.txt文件
内容如下：
[global]
openmp=False
device = gpu
floatX = float32
allow_input_downcast=True
[lib]
cnmem = 0.8
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags=-ID:LearnToolanacondaMinGW
[nvcc]
flags = -LD:LearnToolanacondalibs
compiler_bindir = D:LearnToolvs2010VCin
fastmath = True

上面D:LearnToolvs2010VCin是你的vs2010的路径，如果你是默认安装，应该是C:Program Files(x86)Microsoft Visual Studio 10.0VCin ，cnmem = 0.8这一项是可以修改的，但是要保证不超过1，改成1可能会内存溢出。

8.安装cudnn
Windows目前最新版v6.0，但是keras尚未支持此版本，请下载v5.1版本，即 cudnn-8.0-win-x64-v5.1.zip。下载解压出来是名为cuda的文件夹，里面有bin、include、lib，将三个文件夹复制到安装cuda的地方覆盖对应文件夹，默认文件夹在：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA8.0，百度云链接：http://pan.baidu.com/s/1jHM9JM2。（为了在csdn上下载这个资源，花了15c币，找个共享的真难！）

9.安装keras
打开cmd，输入pip install keras 回车。安装成功后，进入Python环境，然后输入import keras 回车，如果你没有安装TensorFlow的话应该会报错。当然我们不使用tensorflow为后端，所以我们要把keras的后端改成theano，重新打开cmd，当前我的控制台目录是C:Userszhangkang>，进入这个目录文件夹，然后找到.keras文件夹下的keras.json文件，用记事本打开，你可以看到它的默认内容是：

{
  "image_dim_ordering": "tf",

   "epsilon": 1e-07,

   "floatx": "float32",

   "backend": "tensorflow"
}

把上面的内容改成：

{
    "image_dim_ordering": "th",
    "image_data_format":"channels_first",

    "epsilon": 1e-07,

    "floatx": "float32",

    "backend": "theano"
}

保存即可。现在再重新打开cmd，输入Python回车，进入Python环境后，输入：
import keras 回车，如果出现：Using Theano backend. Using gpu device 0: GeForce GTX 1080Ti (CNMeM is enabled with initial size: 80.0% of memory, cuDNN 5110)之类的，恭喜你，大功告成！