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Prerequisites

Stable Lasagne release

GP支持

Thanks to Theano, Lasagne transparently supports training your networks on a GPU, which may be 10 to 50 times faster than training them on a CPU. Currently, this requires an NVIDIA GPU with CUDA support, and some additional software for Theano to use it. 感谢Theano，Lasagne 可以透明地支持GPU运行，训练速度是CPU的10-50倍。 现在，我们需要一块支持CUDA的NVIDA GPU，和一些额外的软件。

CUDA

Install the latest CUDA Toolkit and possibly the corresponding driver available from NVIDIA: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

请安装最新的 CUDA 组件和可能需要的相关驱动，参考NVIDIA: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Theano

如果CUDA 设置正常的话，将会打印关于GPU的信息（如果你有多个GPU的话，将会是第一个CUDA-capable的GPU）

THEANO_FLAGS=device=gpu python -c "import theano; print(theano.sandbox.cuda.device_properties(0))"

如果把GPU设为Theano的默认选项的话，在你的主目录中建立一个.theanorc文件，并填入以下内容:

[global]
floatX = float32
device = gpu

If you run into problems, please check Theano’s instructions for Using the GPU.

如果你的运行出现问题，请参考Theano 的Using the GPU。

Docker

如果不想按照以上描述的方法手动安装Theano 和 Lasagne，你还可以用pre-made Docker image: Lasagne Docker (CPU) or Lasagne Docker (CUDA)。他们可以每周更新最新的Theano 和 Lasagne。运行方法如下（例子）:

sudo docker run -it kaixhin/lasagne
sudo nvidia-docker run -it kaixhin/cuda-lasagne:7.0

想了解更多Docker信息，请参考官方文档。CUDA支持需要NVIDIA Docker。想了解更多关于使用Lasagne Docker images 的细节，请参考源代码。