Menyiapkan Skrip Biner Linux

CNTK sebagai kontainer Docker

Sebelum memindahkan lebih jauh, Anda dapat mempertimbangkan untuk menyebarkan CNTK sebagai kontainer Docker bawaan dari Docker Hub. Baca bagian yang sesuai.

Penginstalan biner CNTK dengan skrip di Linux

Halaman ini akan memandu Anda melalui proses penginstalan Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) berdasarkan distribusi biner yang telah kami siapkan dan Anda dapat mengunduh dari situs web kami. Ini adalah cara mudah untuk membuat Anda bangkit dan berjalan dengan cepat.

Anda dapat menemukan gambaran umum tentang semua opsi penginstalan yang tersedia untuk CNTK di halaman ini.

Kami akan menginstal biner CNTK, prasyarat CNTK, dan membuat (atau memperbarui) lingkungan Python 2.7, 3.5, atau 3.6 di komputer Anda. Perubahan dilokalkan sebanyak mungkin untuk tidak berdampak pada perangkat lunak lain yang diinstal. Jika Anda telah menginstal versi CNTK2 sebelumnya di komputer Anda, skrip akan memperbarui penginstalan ini.

Ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk menginstal biner. Skrip penginstalan juga akan mengunduh dependensi yang diperlukan, sehingga koneksi Internet diperlukan saat menjalankan skrip.

Skrip ini diuji pada Ubuntu 14.04 dan 16.04 saja. Ini akan menghasilkan peringatan tentang kemungkinan kegagalan jika dijalankan pada platform lain.

Langkah 1: Unduh paket biner yang sesuai dari halaman Rilis CNTK. Buka kemasan tar.

Catatan: Pilih unduhan biner GPU hanya jika komputer Anda memiliki GPU NVidia.

Langkah 2: Jalankan skrip Penginstalan bash

Di bawah ini kami berasumsi bahwa Anda telah membuka paket Biner CNTK ke /home/username. Silakan gunakan perintah berikut, tergantung pada versi CNTK Python pilihan Anda:

• Jalankan perintah ini untuk menginstal lingkungan berbasis CNTK Python 3.5:

  cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
  ./install-cntk.sh
  

• Skrip ini juga mendukung penginstalan lingkungan CNTK berbasis Python 2.7 atau Python 3.6. Anda dapat melakukan ini dengan menambahkan nilai 27 atau 36 ke parameter --py-version opsional ke perintah, misalnya, untuk menjalankan perintah ini untuk menginstal lingkungan berbasis CNTK Python 3.5:

  cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
  ./install-cntk.sh --py-version 35
  

• Skrip ini juga memungkinkan untuk menyesuaikan lokasi penginstalan Anaconda, atau menggunakan penginstalan Anaconda yang ada. Gunakan opsi --anaconda-basepath <path> untuk menentukan jalur penginstalan Anaconda. Jika jalur yang disediakan pengguna tidak ada, skrip akan membuatnya dan menginstal Anaconda ke dalamnya. Contohnya:

  cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
  ./install-cntk.sh --anaconda-basepath /usr/local/anaconda3
  

Skrip akan mengunduh beberapa paket penginstalan dari lokasi jarak jauh. Eksekusi akan memakan waktu (harap setidaknya 20 menit pada Ubuntu 16.04 dan bahkan lebih pada Ubuntu 14.04, tergantung pada paket yang diperlukan pada sistem Anda).

Pada akhir penyiapan yang berhasil, skrip akan memberi tahu Anda tentang lokasi skrip lingkungan Python CNTK dan lokasi Tutorial dan Contoh CNTK.

• Untuk Sistem GPU: Pastikan Anda memiliki driver NVIDIA terbaru

Langkah 3: Verifikasi penyiapan (Python)

• Aktifkan lingkungan CNTK dengan menjalankan perintah yang ditentukan oleh Skrip penginstalan (lihat langkah sebelumnya). Dalam contoh kami, ini akan menjadi:

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

• Jalankan contoh dari Tutorials direktori untuk memverifikasi penginstalan Anda. Jalankan python NumpyInterop/FeedForwardNet.py. Anda akan melihat output berikut di konsol:

  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
  

• Jalankan notebook Jupyter, yang berisi beberapa tutorial, dengan menjalankan perintah berikut:

  cd /home/username/cntk/Tutorials
  jupyter notebook
  

Ini akan menghasilkan browser dengan semua notebook yang tersedia yang siap dijalankan. Jika notebook gagal dijalankan, jalankan conda install jupyter dari lingkungan CNTK Python yang diaktifkan.