Ubuntu下让Theano使用GPU

在Ubuntu下安装完Theano以及cuda后，可以使用如下程序来测试你当前是否使用了GPU：

from theano import function, config, shared, sandboximport theano.tensor as Timport numpyimport timevlen = 10 * 30 * 768# 10 x #cores x # threads per coreiters = 1000rng = numpy.random.RandomState（22）x = shared（numpy.asarray（rng.rand（vlen）, config.floatX））f = function（[], T.exp（x））print（f.maker.fgraph.toposort（））t0 = time.time（）for i in range（iters）:r = f（）t1 = time.time（）print（"Looping %d times took %f seconds" % （iters, t1 - t0））print（"Result is %s" % （r,））if numpy.any（[isinstance（x.op, T.Elemwise） for x in f.maker.fgraph.toposort（）]）:print（"Used the cpu"）else:print（"Used the gpu"）

假设将上述代码存放在test_gpu.py中，运行test_gpu.py，如果输出如下结果：

[Elemwise{exp,no_inplace}（<TensorType（float32, vector）>）]Looping 1000 times took 3.06635117531 secondsResult is [ 1.231780291.618793371.52278066 ...,2.207718132.299677611.62323284]Used the cpu

则说明当前使用的是CPU，并没有使用GPU。
若出现类似如下结果：

Using gpu device 0: GeForce GTX 580[GpuElemwise{exp,no_inplace}（<CudaNdarrayType（float32, vector）>）, HostFromGpu（GpuElemwise{exp,no_inplace}.0）]Looping 1000 times took 0.638810873032 secondsResult is [ 1.231780291.618793491.52278066 ...,2.207718132.299677611.62323296]Used the gpu

这说明当前使用了GPU，并且告诉了我们当前使用的是哪个GPU。如果你电脑上有GPU，并且你成功安装了CUDA，但是你的程序却没有使用GPU，那说明你当前的theano配置中默认是不使用GPU的，可以通过以下两个方式来使你的theano使用GPU。
1、在运行test_gpu.py时，在python test_gpu.py前加下语句：# THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python test_gpu.py2、配置你的.theanorc文件
在你home下面会有一个.theanorc文件，在这个文件中添加如下语句：[global]floatX = float32device = gpu0[lib]cnmem = 1注意：如果在你的home下没有发现.theanorc文件，按ctrl+h（显示隐藏文件）就可以看到了。另外，方法一其实是一种覆盖型方式，即在运行当前的.py文件时，用当前的THEANO_FLAGS来覆盖.theanorc中默认的配置。更多Ubuntu相关信息见Ubuntu 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx？tid=2本文永久更新链接地址