Megosztás:

Beállítási Windows Python

CNTK telepítése Python Windows

Ez a lap végigvezeti a Windows Python-ből használandó Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) telepítésének folyamatán. Ha bármilyen más támogatást keres egy CNTK buildkörnyezet beállításához vagy CNTK telepítéséhez a rendszeren, akkor inkább ide kell mennie.

A CNTK Python háromféleképpen telepíthető:

  1. PyPI-telepítés
  2. Wheel (.whl) fájlok minden kiadáshoz
  3. Éjszakai buildek

1. Telepítés a PyPI-ból

A CNTK 2.5-ös kiadásától kezdve a felhasználók a PyPI-en keresztül telepíthetik CNTK.

Ha először telepíti CNTK a PyPI-en keresztül, javasoljuk, hogy először távolítsa el a korábbi verziókat: pip uninstall <url>.

Első telepítés CNTK

A CNTK csak cpu-alapú verziójának telepítése:

C:\> pip install cntk

A CNTK GPU-verziójának telepítése:

C:\> pip install cntk-gpu

Meglévő CNTK telepítése

Ha már telepítve van a CNTK egy korábbi verziója (2.5+), akkor a meglévő telepítésen keresztül telepítheti a CNTK egy új verzióját.

A CNTK csak cpu-alapú verziójának frissítése:

C:\> pip install --upgrade --no-deps cntk

A CNTK GPU-verziójának frissítése:

C:\> pip install --upgrade --no-deps cntk-gpu

Megjegyzés: azt javasoljuk, hogy ne telepítse egyszerre a csomagokat és cntk-gpu a cntk csomagokat.

2. Telepítés a Wheel Files-ból

A Python és CNTK verziótól (CPU vagy GPU) függően különböző kerékfájlokat (.whl) biztosítunk a CNTK telepítéséhez. Válassza ki a megfelelő telepítést az alábbi listából, és a telepítés során cserélje le a nevet és/vagy a hivatkozást. A CNTK 2.5+-os verzió esetén azt javasoljuk, hogy egyszerűen telepítse a PyPI-n keresztül.

Python Íz URL-cím
2.7 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
3.5 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
3,6 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

Anaconda3

Teszteltük CNTK az Anaconda3 4.1.1 (64 bites) és Python 2.7-es és 3.5-ös verziójával, valamint az Anaconda3 4.3.1-es verzióját Python 3.6-os verzióval. Ha nem rendelkezik Anaconda3 Python telepítéssel, telepítse az Anaconda3 4.1.1-Python Windows (64 bites) verzióhoz.

Az alábbiakban feltételezzük, hogy az Anaconda telepítve van, és a PATH-ban található egyéb Python telepítések előtt szerepel. Ha a CNTK GPU-kompatibilis verzióját tervezi használni, szüksége lesz egy CUDA 9-kompatibilis grafikus kártyára és a rendszerre telepített naprakész grafikus illesztőprogramokra. Győződjön meg arról, hogy a CUDA 9.0-t telepíti, és nem a CUDA 9.1-et.

pip telepítés környezet nélkül

Ez a legegyszerűbb lehetőség, és csak akkor kerülhető el, ha bizonyos csomagok adott verzióira van szükség. Ha más csomagokkal rendelkezik, amelyekhez a numpy régi verziója szükséges, ugorjon erre a szakaszra.

Első telepítés CNTK

Ha első alkalommal telepíti CNTK akkor futtassa a

C:\> pip install <url>

hol <url> található a lap tetején található táblázat megfelelő kerékfájlJÁNAK URL-címe. Ha például Python 3.5-ös verzióval rendelkezik, és csak a cpu-t szeretné telepíteni, futtassa a

C:\> pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Folytatás egy gyors telepítési teszttel

Meglévő CNTK telepítése

Ha már telepítve van a CNTK egy korábbi verziója, a meglévő telepítésen keresztül telepítheti a CNTK új verzióját. Fontos megadni a lehetőségeket és --no-deps a --upgrade lehetőségeket.

C:\> pip install --upgrade --no-deps <url>

hol <url> található a lap tetején található táblázat megfelelő kerékfájlJÁNAK URL-címe. Miután elvégezte ezt a frissítési lépést, megkezdheti a CNTK használatát Python vagy mintákat és oktatóanyagokat telepíthet.

Gyors telepítési teszt

A telepítés sikerességét gyorsan tesztelheti a CNTK verziójának lekérdezésével:

C:\> python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

Most már sikeresen telepítette CNTK, és megkezdheti a fejlesztést / képzést / kiértékelést CNTK Python!

Minták és oktatóanyagok telepítésének folytatása

pip telepítése egy környezetben

Az alábbiakban létrehozunk egy új Python 3.5-ös környezetet az Anacondán belül, amelyet meghívunkcntk-py35, és üzembe telepítjük CNTK ebbe a környezetbe. Ha másik CNTK verziót, Python verziót vagy másik környezetnevet szeretne, módosítsa a paramétereket ennek megfelelően.

Nyisson meg egy standard parancshéjat, hozza létre a környezetet, tegye aktívvá, és telepítse a pip-install CNTK:

C:\> conda create --name cntk-py35 python=3.5 numpy scipy h5py jupyter
C:\> activate cntk-py35
C:\> pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-win_amd64.whl

A telepítés sikerességét gyorsan tesztelheti a CNTK verziójának lekérdezésével:

C:\> python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

Most már sikeresen telepítette CNTK, és megkezdheti a fejlesztést / képzést / kiértékelést CNTK Python!

Folytassa a minták és oktatóanyagok telepítésével

Anaconda2

Ha Python 2.7-alapú gyökérkörnyezetre van szüksége, javasoljuk, hogy telepítse az Anaconda2 4.3.0.1-et (64 bites).

Az alábbiakban feltételezzük, hogy az Anaconda2 telepítve van, és hogy a path többi Python telepítése előtt szerepel a listán. Ha a CNTK GPU-kompatibilis verzióját tervezi használni, szüksége lesz egy CUDA 9-kompatibilis grafikus kártyára és a rendszerre telepített naprakész grafikus illesztőprogramokra.

Anaconda2: CNTK előfeltételek

CNTK a Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 rendszeren telepítve kell lennie (sok esetben ez már így van). A VS2017 Futtatókörnyezet (VC_redist.x64.exe) telepítője innen tölthető le.

Anaconda2: pip install

Az Anaconda2 CNTK telepítési lépései megegyeznek a következővel:

Csak győződjön meg arról, hogy Python 2.7-kompatibilis kerékfájlokat választja ki a lap tetején található URL-táblázatból.

3. Telepítés a Nightly Buildsből

Ha inkább a legújabb éjszakai buildről szeretné telepíteni vagy frissíteni CNTK, mint egy hivatalos kiadást, CNTK éjszakai csomagokat kínálunk. A CNTK csomagokat itt érheti el a legújabb éjszakai buildekből.

Ha éjszakai buildet használ, külön telepítenie kell néhány külső csomagot, és hozzá kell adnia őket a PATH környezeti változóhoz. Útmutatásért kövesse az alábbi szakaszt. Ha például a CNTK GPU-verzióját telepíti, a következő szakaszban felsorolt GPU-specifikus csomagokat is telepítenie kell.

Környezeti változók és szükséges csomagok

NEM KÖTELEZŐ: GPU-Specific csomagok

Ha a CNTK GPU-val szeretné használni, ezt az oldalt követve telepítse és konfigurálja a környezetet ennek megfelelően.

A fent említett GPU-csomagok telepítése után adja hozzá őket a PATH környezeti változóhoz, például:

setx PATH "C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI;%PATH%"
setx PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;%PATH%"
setx PATH "C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin;%PATH%"
MKL

Az alapértelmezett CNTK matematikai kódtár az Intel Math Kernel Library (Intel MKL). Ezt a lapot követve telepítheti a rendszerében.

  • A környezeti változó PATHelérési útjának előtagja, például:
    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%PATH%"
NEM KÖTELEZŐ: OpenCV

CNTK 2.2-hez a nyílt forráskódú Computer Vision (OpenCV) telepítése szükséges, de a 2.3-CNTK esetén nem kötelező. A telepítéshez kövesse ezt a lapot .

Ha a következő összetevőket szeretné használni, telepítenie kell az OpenCV-t a CNTK 2.3+-hoz:

  • CNTK képolvasó
  • CNTK Képíró – a TensorBoard Kép funkciójának használatához szükséges.

A környezeti változót PATH az OpenCV buildmappára előre fel kell függesztetni, például:

setx PATH "C:\local\opencv3.10\build\x64\vc14\bin;%PATH%"

Minták és oktatóanyagok telepítése

Különböző mintákat és oktatóanyagokat biztosítunk CNTK. A CNTK telepítése után telepítheti a mintákat/oktatóanyagokat és a Jupyter-notebookokat. Ha CNTK telepített egy Python-környezetbe, a parancs futtatása előtt győződjön meg arról, hogy aktiválta a környezetet:

C:\> python -m cntk.sample_installer

Ez letölti a mintákat/oktatóanyagokat, telepíti a szükséges Python csomagokat, és átmásolja a mintákat az aktuális munkakönyvtár alatt található CNTK-Samples-VERSION (VERSIONa tényleges CNTK verzióra cserélt) könyvtárba.

Mostantól a szabványos leírást követve tesztelheti a telepítést Python, és futtathatja az oktatóanyagokat vagy a Jupyter-notebookokat.

  • Last updated on