Author: Zongwei Zhou | 周纵苇
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Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-small cell lung cancer from 18F-FDG PET/CT images[J]. 2017, 7.
Reference.
- Theano(Deep Learning Tool) 利用GPU来进行加速的配置及使用
- 64位WIN7上成功安装theano,并运行了g++, GPU
- Using the GPU
- Installation of Theano on Windows
- deep learning学习环境Theano安装(win8+win7)
说明一下：我的配置环境是Windows 7，显卡类型NVIDIA GeForce GTX 960M，Python版本为64位的2.7.11， CUDA版本为7.5.1，Visual Studio版本为VS2012
天才第一步：检查一下你的电脑是否有NVIDIA系列的显卡，没有的话就别往下看了。深度学习的GPU加速只支持NVIDIA系列的显卡。
用GPU的理由很简单，就是快，特别是深度学习的实验，用CPU的话一天两天的在那儿训练，根本没办法愉快地调参，用GPU的话可能就几个小时完事儿了。
1. 下载
1.1 下载安装Theano
参考这个：Keras深度学习框架配置
简单来说就是先把Python（我用的是Anaconda）安装好，然后在Anaconda Prompt命令行中输入pip install theano，回车，接着输命令conda install mingw libpython，回车。然后。。
1.2 下载CUDA
从http://www.nvidia.cn/object/cuda_get_cn_old.html 下载驱动、工具包、软件开发包，按顺序安装。最后一项的CUDA安装请看1.3 CUDA安装！！！
1.3 CUDA安装
1.3.1 cuda的安装文件
直接双击exe文件，弹出后，首先会监测一下你的运行环境，如果找不到Nividia对应的显卡设备，他会提示你是否要继续安装。这里面nvidia的显卡，最起码也是8800以上的，要不是无法编写CUDA的。千万不要电脑上面是intel或者AMD的显卡，却要编写cuda，除非你有钱买一个cuda-x86这个编译器。
1.3.2 弹出的对话框直接OK就行，这个是CUDA的一些安装文件，无所谓的
1.3.3 他会监测你的电脑是否支持cuda的搭建，等待就行
1.3.4 系统检查：这儿会有可能报错哦
遇到报错的话请跳转到1.3.彩蛋，那儿有提供解决方法。
1.3.5 选择同意并继续
1.3.6 推荐先选择自定义安装
1.3.7 安装的位置，推荐自己建三个好找的文件夹，不用他默认的路径，免得稍后配置环境变量麻烦。
1.3.8 下一步安装就行了。至此，cuda的安装就搞定了
1.3.彩蛋
报错：NVIDIA installer cannot continue.
不要慌，这是个大问题。先去把你的NVIDIA显卡驱动更新一下，确保是最新的。
然后按照这个方法：完美解决NVIDIA最新显卡驱动无法找到兼容的图形硬件，就可以解决这个错误了。
2. 配置文件
打开cmd命令行界面，输入nvcc -V，回车，如果出来这个版本号，说明前面的步骤成功啦。
然后可以看到cmd的默认地址
我的是C:\Users\Administrator，去电脑上找到这个位置，新建一个txt文件，将它命名为“.theanorc.txt”，在里面要写一点代码，我目前写的是：
[blas]
ldflags =
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
[nvcc]
flags=-LC:\Users\Administrator\Anaconda2\libs
compiler_bindir=E:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\bin
[global]
device=gpu
floatX=float32
解释一下：根据你的自身情况需要修改的是
- cxxflags这句，“-I”保留，后面是MinGW\include的系统位置，对了，如果你没有装MinGW，那，，就赶紧装一个呀，下载地址：
http://www.mingw.org/
你会发现下载完的C:/MinGW/里面并没有include这个文件，那么就打开MinGW的安装管理界面，如下图
将右侧所有的小方块全部选中（右击->mark for install），然后选择Installation菜单的apple changes,等待下载安装完成即可，include文件就出来啦。
- flags这句，路径指向你的anaconda的libs地址，当然如果你装的是python，那就指向python的libs地址。
- compiler_bindir这句，指向VS的bin，这儿不多说了。
我大概觉得这是在配置吧，反正当python导入theano的时候回去运行这个txt文件。你可以去Anaconda Prompt界面输入python，回车，import theano，回车，看看结果，应该会有显示用到了GPU。
然而并没有这么简单，我这儿开始报错了：
错误原因是：CUDA和Visual Studio的版本不符，我这儿测试通过的版本分别是
CUDA7.5.17和VS2012
你懂得，再装一个VS呗，哈哈，没那么简单，CUDA和VS的安装顺序呢，是先装VS，再装CUDA，因为在安装CUDA的时候会自动检测电脑里面的VS，如果你是后装的话，检测不到咯，白费。所以遇到了这个问题就先装一个版本对的VS，然后再装一遍CUDA。
刚刚试了一下GPU，快的吓了我一跳，这么说吧、
原来、
训练一趟2.8小时、
现在
训练一趟89秒、
快的飞起、我去！
当然跟我的NVIDIA GeForce GTX 960M显卡、
也是分不开的。：)
祝一切顺利
