Compartir a través de

Configuración del script binario de Linux

  • Artículo

CNTK como contenedor de Docker

Antes de continuar, puede considerar la posibilidad de implementar CNTK como un contenedor de Docker precompilado desde Docker Hub. Lea la sección correspondiente.

CNTK instalación binaria con scripts en Linux

Esta página le guiará a través del proceso de instalación del Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) basado en una distribución binaria que hemos preparado y puede descargar desde nuestro sitio web. Es una manera fácil de ponerse en marcha rápidamente.

Puede encontrar información general sobre todas las opciones de instalación disponibles para CNTK en esta página.

Instalaremos los archivos binarios de CNTK, los requisitos previos de CNTK y crearemos (o actualizar) un entorno de Python 2.7, 3.5 o 3.6 en el equipo. Los cambios son lo más localizados posible para no afectar a ningún otro software instalado. Si ya ha instalado una versión anterior de CNTK2 en el equipo, el script actualizará esta instalación.

Siga los pasos que se indican a continuación para instalar los archivos binarios. Además, el script de instalación descargará las dependencias necesarias, por lo que se requiere una conexión a Internet al ejecutar el script.

El script se probó solo en Ubuntu 14.04 y 16.04. Generará una advertencia sobre posibles errores si se ejecuta en cualquier otra plataforma.

Paso 1: Descargue el paquete binario adecuado de CNTK página Versiones. Desempaquetar el tar.

Nota: Elija una descarga binaria de GPU solo si la máquina tiene una GPU de NVidia.

Paso 2: Ejecución del script de instalación de Bash

A continuación se supone que ha desempaquetado el paquete binario de CNTK en /home/username. Use los siguientes comandos, según la versión de Python que prefiera CNTK:

  • Ejecute estos comandos para instalar un entorno basado en Python 3.5 de CNTK:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh
  • El script también admite la instalación de un entorno de CNTK basado en Python 2.7 o Python 3.6. Para ello, agregue el valor 27 o 36 al parámetro --py-version opcional al comando, por ejemplo, para ejecutar estos comandos para instalar un entorno basado en Python 3.5 de CNTK:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --py-version 35
  • El script también permite personalizar la ubicación de la instalación de Anaconda o usar una instalación existente de Anaconda. Use la opción --anaconda-basepath <path> para especificar una ruta de instalación de Anaconda. Si la ruta de acceso proporcionada por el usuario no existe, el script lo creará e instalará Anaconda en él. Por ejemplo:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --anaconda-basepath /usr/local/anaconda3

El script descargará varios paquetes de instalación desde ubicaciones remotas. La ejecución tardará algún tiempo (se espera al menos 20 minutos en Ubuntu 16.04 e incluso más en Ubuntu 14.04, en función de los paquetes necesarios en el sistema).

Al final de la configuración correcta, el script le informará sobre la ubicación del script de entorno de Python de CNTK y de la ubicación de CNTK Tutoriales y ejemplos.

Paso 3: Comprobar la configuración (Python)

  • Active CNTK entorno ejecutando el comando especificado por el script de instalación (consulte el paso anterior). En nuestro ejemplo, será:

    source "/home/username/cntk/activate-cntk"

  • Ejecute un ejemplo desde Tutorials el directorio para comprobar la instalación. Ejecute python NumpyInterop/FeedForwardNet.py. Debería ver la siguiente salida en la consola:

    Minibatch[   1- 128]: loss = 0.564038 * 3200
Minibatch[ 129- 256]: loss = 0.308571 * 3200
Minibatch[ 257- 384]: loss = 0.295577 * 3200
Minibatch[ 385- 512]: loss = 0.270765 * 3200
Minibatch[ 513- 640]: loss = 0.252143 * 3200
Minibatch[ 641- 768]: loss = 0.234520 * 3200
Minibatch[ 769- 896]: loss = 0.231275 * 3200
Minibatch[ 897-1024]: loss = 0.215522 * 3200
Finished Epoch [1]: loss = 0.296552 * 25600
error rate on an unseen minibatch 0.040000

  • Ejecute los cuadernos de Jupyter Notebook, que contienen varios tutoriales, ejecutando los siguientes comandos:

    cd /home/username/cntk/Tutorials
jupyter notebook

Esto generará un explorador con todos los cuadernos disponibles listos para ejecutarse. Si los cuadernos no se pueden ejecutar, ejecute conda install jupyter desde el entorno de Python activado CNTK.