Python 如何在GPU上运行theano

如果我使用Python3.5运行以下代码

import numpy as np
import time
import theano
A = np.random.rand(1000,10000).astype(theano.config.floatX)
B = np.random.rand(10000,1000).astype(theano.config.floatX)
np_start = time.time()
AB = A.dot(B)
np_end = time.time()
X,Y = theano.tensor.matrices('XY')
mf = theano.function([X,Y],X.dot(Y))
t_start = time.time()
tAB = mf(A,B)
t_end = time.time()
print ("NP time: %f[s], theano time: %f[s] **(times should be close when run
on CPU!)**" %(np_end-np_start, t_end-t_start))
print ("Result difference: %f" % (np.abs(AB-tAB).max(), ))

我得到输出

NP time: 0.161123[s], theano time: 0.167119[s] (times should be close when
run on CPU!)
Result difference: 0.000000

它说，如果时间接近，这意味着我在我的CPU上运行

如何在GPU上运行此代码

注意：

• 我有一个Nvidia Quadro k4200工作站
• 我已经安装了Cuda工具包
• 我在VS2012上成功地完成了一个cuda vectorAdd示例项目

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您可以通过在Theano的配置中指定

设备=GPU

来配置Theano以使用GPU。设置配置有两种主要方法：（1）在

THEANO_FLAGS

环境变量中，或（2）通过.theanoc文件。这两种方法以及Theano的所有配置标志都是无效的

如果在调用

import Theano

后看到类似这样的消息，您将知道Theano正在使用GPU

Using gpu device 0: GeForce GT 640 (CNMeM is disabled)

详细信息可能因您而异，但如果根本没有显示任何消息，则Theano仅使用CPU

还要注意，即使您看到GPU消息，您的特定计算图也可能不会在GPU上运行。要查看GPU上运行的计算部分，请打印其编译和优化的图形

f = theano.function(...)
theano.printing.debugprint(f)

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以前缀“Gpu”开头的操作将在Gpu上运行。名称中没有该前缀的操作将在CPU上运行。

如果您在Linux上，请在主文件夹中创建一个.theanoc文件，并添加以下内容以设置在GPU上运行的theano

[global]
device = gpu
floatx = float32

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或者，如果您希望以编程方式使用GPU：

import theano.sandbox.cuda
theano.sandbox.cuda.use("gpu0")

您应该会看到这样的消息：

Using gpu device 0: Tesla K80

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如果您运行的环境不易于配置，则此功能非常有用。

谢谢。但是在我的环境变量中，没有关于theano的变量。文档中显示了一个文件调用。theanoc，在我的主目录中，该文件不存在。如何设置“设备”值？如果不存在“无”标志，请创建它<代码>导入No设备='gpu0'检查设备值

打印（theano.config.device）

它又是'cpu'。如何创建此标志？取决于您的操作系统。对于Windows，请尝试。对于Linux，请尝试一个细节。这是float32，不是floar32（拼写错误）。我无法编辑它：-（对于版本1.0.4；device=cuda，这适用于theano v0.9。现在已弃用。

您正在导入theano.sandbox.cuda。这是旧的GPU后端，已从theano中删除。使用theano 0.9可使用它。更好的是，过渡到新的GPU后端！请参阅。）https://github.com/Theano/Theano/wiki/Converting-to-the-new-gpu-back-end%28gpuarray%29