标签：ubuntu gpu theano deeplearni
该贴是经验贴，希望能够帮助到那些曾经跟我一样挣扎的人。
已经说了，是非Root用户，所以用不了 sudo ，才有这一系列的麻烦。
要安装 theano ，需要一些依赖项，详细可以参考博文：
如果没有 root 权限的话，源码安装这一大堆东西是相当麻烦的。
所幸，有这么个工具叫 anaconda，它已经内置了许多python库，安装了 anaconda之后只需要再安装 theano 即可
anaconda 下载链接
选择相对应的系统版本，比如我是：Anaconda-2.3.0-Linux-x86_64.sh
下载后用sh命令安装即可。一般默认安装在 home 目录下，接下来我们来安装 theano，同样的，根据这篇博文：
提供的 theano 源码，下载链接 ，下载完后进行解压。我们使用anaconda的python而不是系统python进行安装，现将anaconda的python添加到环境变量：
export PATH="/home/.../anaconda/bin:$PATH"然后进入解压后的 theano 目录，运行
python setup.py install此时便安装好了theano以及其它插件。
同时，anaconda的python IDE ，spyder 也非常方便好用。
这里默认已经安装好了cuda，cuda的安装网上教程很多，同样也是五花八门，由于服务器已经安装好了cuda，安装过程我就省略了。
配置GPU的时候，网上教程都说是在 .theanorc 文件中配置，我开始很奇怪，home 目录下好像没这个东西，后来才发现，其实自己创建一个 .theanorc 文件就可以了。
首先我们进入根目录：
cd ~然后
vim .theanorc # 如果不存在该文件则会建立然后在 .theanorc 中添加配置如下：
保存退出即可。
同时，我们还应该将cuda的路径添加到环境变量，否则会报出：找不到nvcc编译器的错误。可以编写脚本文件 spyder.sh 如下：
export PATH="/home/.../anaconda/bin:$PATH"
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
spyder然后我们在根目录输入：
sh spyder.sh即可打开spyder。
配置完GPU速度可以提高多快呢？如图：
33600 张28x28的图片，在本地电脑迭代一次要跑 60几秒左右，在服务器上只需2秒，当然，服务器的cpu和内存也起了很大作用。
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原文地址：http://blog.csdn.net/llp1992/article/details/48006849
