Question

我正在尝试运行此代码：

x_set = np.random.rand(100,100,100)
x = T.dtensor3('x')
inp = x.reshape((100, 1, 100, 100))
W_stdDev = np.sqrt(2. / (3 * 3 * 2))

W = theano.shared(
    np.asarray(
        np.random.normal(loc=.0, scale=W_stdDev, size=(3,1,3,3)),
        dtype=theano.config.floatX
    ),
    borrow=True
)

conv_out = conv2d(
    input=inp,
    filters=W,
    filter_shape=(3,1,3,3),
)

train_model = theano.function(
    inputs=[x],
    outputs=conv_out,
)

print(train_model(x_set))

但收到错误：

AssertionError：AbstractConv2d Theano优化失败：没有可用的实现支持所请求的选项。你是否排除＆＃34; conv_dnn＆＃34;和＆＃34; conv_gemm＆＃34;来自优化器？如果在GPU上，是cuDNN可用，GPU支持吗？如果在CPU上，你有吗？一个BLAS库安装Theano可以链接？

我正在使用Windows 10 64位和Anaconda 4.1.1安装：

python 3.4.5; numpy 1.11.1; theano 0.9.0.dev2; mkl 11.3.3; mkl-service 1.1.2;

我试图找出如何将theano链接到mkl但是卡住了。因为numpy.show_config（）表示：

blas_opt_info:
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\include']
    libraries = ['mkl_core_dll', 'mkl_intel_lp64_dll', 'mkl_intel_thread_dll']
    library_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\lib']
openblas_lapack_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\include']
    libraries = ['mkl_lapack95_lp64', 'mkl_core_dll', 'mkl_intel_lp64_dll', 'mkl_intel_thread_dll']
    library_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\lib']
mkl_info:
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\include']
    libraries = ['mkl_core_dll', 'mkl_intel_lp64_dll', 'mkl_intel_thread_dll']
    library_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\lib']
lapack_opt_info:
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\include']
    libraries = ['mkl_lapack95_lp64', 'mkl_core_dll', 'mkl_intel_lp64_dll', 'mkl_intel_thread_dll']
    library_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\lib']
blas_mkl_info:
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\include']
    libraries = ['mkl_core_dll', 'mkl_intel_lp64_dll', 'mkl_intel_thread_dll']
    library_dirs = ['C:\\Minonda\\envs\\_build\\Library\\lib']

但路径＆＃39; C：\ Minonda \ envs \ _build \ Library \ lib＆＃39;在我的系统上不存在。

我还尝试在C：\ Anaconda \ pkgs中找到mkl安装，但是只有一个mkl-11.3.3-1.tar.bz2文件。

我还单独安装了英特尔MKL并尝试添加

[blas]
ldflags = -LC:\Program Files(x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2016.3.207\windows\mkl\include

到我的theanorc.txt，导致错误：

ValueError :(＆＃39;编译节点时发生以下错误＆＃39;，CorrMM {有效，（1,1），（1,1）}（InplaceDimShuffle {0，x，1,2}。 0，Elemwise {Cast {float64}}。0），＆＃39; \ n＆＃39;，＆＃39;无效令牌＆＃34;文件＆＃34;在ldflags_str：＆＃34; -LC：\ Program Files （86）\ IntelSWTools \ compilers_and_libraries_2016.3.207 \ Windows \ MKL \包括＆＃34;＆＃39）

我如何正确地将anaconda mkl或intel mkl链接到我的theano？

Answer 1

是的，theano无法处理文件路径中的空格...程序文件（x86）

我试图在各处找到关于如何逃避太空角色的答案，我无法做到。最后，我找到了符号链接，它创建了某种指向另一个目录的目录。

以管理员身份运行cmd。
键入命令mklink /D "C:\LinkToProgramFilesX86" "C:\Program Files (x86)"（或您想要链接的任何其他名称，但请确保您不会添加任何空格，大声笑）

这将创建链接，您将能够在Windows资源管理器中看到这个新目录，就好像它是一个快捷方式，但作为一个实际的文件夹。

然后将其添加到[blas]配置中：

ldflags = -L"C:\LinkToProgramFilesX86\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2016.3.207\windows\mkl\include"

不确定它是否是正确的目录，但它确实解决了空间问题。就我而言，我用过：

-L"C:/LinkToProgramFilesX86/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2017/windows/mkl/lib/intel64_win" -lmkl_lapack95_lp64 -lmkl_blas95_lp64 -lmkl_rt -lm -lm

......用双引号。

现在，因为生活并不容易，所以出现了一个新问题：我们没有在我们用于blas的库的library_dir中找到动态库。

我解决了转到numpy安装目录，并在文件__config__.py中更改相同的内容。（将所有Program Files (x86)替换为新链接LinkToProgramFilesX86）

在此之后消息停止显示：）

在theano

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