引言

随着深度学习的快速发展，GPU加速在深度学习应用中扮演着越来越重要的角色。Theano和Cudnn是两个常用的深度学习框架和库，能够显著提高深度学习模型的训练速度。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置Theano和Cudnn，以实现深度学习的加速。

1. 系统环境准备

在开始配置之前，请确保你的Ubuntu系统满足以下要求：

  • 操作系统：Ubuntu 14.04或更高版本
  • GPU：NVIDIA GPU，至少支持CUDA 7.0
  • CUDA Toolkit：7.0或更高版本
  • cuDNN：对应CUDA版本的最新版本

2. 安装CUDA Toolkit

    下载CUDA Toolkit安装包：访问NVIDIA官网下载与你的CUDA版本对应的安装包。

    安装CUDA Toolkit：

sudo dpkg -i cuda-repo-$(lsb_release -cs)-x86_-7-518.39.01-local_1.0-1_amd.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
  1. 配置环境变量：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  1. 验证CUDA安装：
nvcc --version

3. 安装cuDNN

    下载cuDNN库：访问NVIDIA官网下载与你的CUDA版本对应的cuDNN库。

    解压cuDNN库：

tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x-v7.5.0.56.tgz
  1. 将cuDNN库文件移动到CUDA Toolkit安装目录：
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib/libcudnn*

4. 安装Theano

  1. 安装Theano依赖库：
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-dev python-pip
  1. 安装Theano：
pip install Theano

5. 配置Theano使用CUDA

  1. 编辑Theano配置文件~/.theanorc：
[global]
floatX = float32
device = cuda0
  1. 重启Theano或重新运行你的深度学习程序。

6. 测试Theano与Cudnn的配置

  1. 运行以下代码测试Theano与Cudnn的配置：
import theano
print(theano.config.floatX)
print(theano.gpuarray.config)

如果输出为float32和gpuarray，则表示配置成功。

总结

通过以上步骤，你可以在Ubuntu系统下成功配置Theano与Cudnn，从而实现深度学习的GPU加速。在后续的深度学习项目中，你可以利用这些工具提高模型的训练速度和性能。