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Linux Python のセットアップ

  • [アーティクル]

必須パッケージ

OpenMPI

CNTKでは、OpenMPI 1.10.x がシステムにインストールされている必要があります。 Ubuntu 16.04 では、次のようにインストールします。

sudo apt-get install openmpi-bin

そのライブラリが見つかっていることを確認します。たとえば、設定 LD_LIBRARY_PATHします。

Linux での Python 用CNTKのインストール

このページでは、Linux で Python から使用するMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK) をインストールするプロセスについて説明します。 Ubuntu 14.04 は、CNTK 2.3.1 以前でサポートされていることに注意してください。 すべてのリリース 2.4 以降では、正式には Ubuntu 16.04 のみがサポートされています。

CNTKビルド環境をセットアップしたり、システムにCNTKをインストールしたりするための他の種類のサポートをお探しの場合は、代わりにここに移動する必要があります。

Python 用のCNTKをインストールする方法は 3 つあります。

  1. PyPI のインストール
  2. リリースごとに Wheel (.whl) ファイル
  3. 夜間ビルド

1. PyPI からインストールする

CNTK 2.5 リリースの時点で、ユーザーは PyPI 経由でCNTKをインストールできるようになりました。 Ubuntu 16.04 のみが正式にサポートされていることに注意してください。

CPU 専用バージョンのCNTKをインストールするには:

C:\> pip install cntk

CNTKの GPU バージョンをインストールするには:

C:\> pip install cntk-gpu

既存のCNTKインストールをアップグレードする

以前のバージョン (2.5 以降) のCNTKが既にインストールされている場合は、既存のインストールよりも新しいバージョンのCNTKをインストールできます。

CNTKの CPU 専用バージョンをアップグレードするには:

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

CNTKの GPU バージョンをアップグレードするには:

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

注: 両方 cntk と cntk-gpu パッケージを同時にインストールしないことをお勧めします。

2. Wheel ファイルからインストールする

Python と CNTK バージョン (CPU または GPU) に応じて、CNTKをインストールするさまざまなホイール (.whl) ファイルが提供されます。 次の一覧から正しいインストールを選択し、インストール中に名前やリンクを置き換えてください。 CNTK 2.5 以降の場合は、代わりに PyPI を使用してインストールすることをお勧めします。

Python 味 URL
2.7 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
3.5 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
3.6 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

Anaconda3

Anaconda3 4.1.1 および Python バージョン 2.7、3.5、および Anaconda3 4.3.1 と Python バージョン 3.6 でCNTKをテストしています。 Anaconda3 Python のインストールがない場合は、 Anaconda3 4.1.1 Python for Linux (64 ビット) をインストールします。

以下では、上記の 前提条件 が満たされていることを前提としています。 GPU 対応バージョンのCNTKを使用する場合は、CUDA 9 準拠のグラフィックス カードと最新のグラフィックス ドライバーがシステムにインストールされている必要があります。 また、Anaconda がインストールされており、PATH 内の他の Python インストールの前に表示されることを前提としています。

環境を使用せずに pip をインストールする

これは最も簡単なオプションであり、これを回避する唯一の理由は、特定のバージョンの特定のパッケージが必要な場合です。 古いバージョンの numpy を必要とする他のパッケージがある場合 は、このセクションに進んでください。

初回CNTKインストール

初めてインストールする場合は、CNTKを実行します

$ pip install <url>

ここで <url> 、このページの上部にあるテーブル内の対応するホイール ファイル URL を指定します。 たとえば、Python 3.5 を実行している場合

$ pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

クイック インストール テストを続行する

既存のCNTKインストールをアップグレードする

以前のバージョンのCNTKが既にインストールされている場合は、既存のインストールに対して新しいバージョンのCNTKをインストールできます。 オプションを--no-deps指定--upgradeすることが重要です。

$ pip install --upgrade --no-deps <url>

ここで <url> 、このページの上部にあるテーブル内の対応するホイール ファイル URL を指定します。 このアップグレード手順を完了したら、Python でCNTKの操作を開始するか、サンプルとチュートリアルをインストールできます。

クイック インストール テスト

インストールが成功したことを示すクイック テストは、CNTK バージョンに対してクエリを実行することで行うことができます。

$ python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

これでCNTKが正常にインストールされました。Python でCNTKを使用して開発、トレーニング、評価を開始できます。

サンプルとチュートリアルのインストールを続行する

環境での pip のインストール

以下では、Anaconda 内に呼び出cntk-py35された新しい Python 3.5 環境を作成し、この環境にCNTKを pip インストールします。 別のCNTKバージョン、Python バージョン、または環境名が必要な場合は、それに応じてパラメーターを調整してください。

コマンド シェルを開き、環境を作成し、アクティブにして、CNTK pip-install します。

$ conda create --name cntk-py35 python=3.5 numpy scipy h5py jupyter
$ activate cntk-py35
$ pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

インストールが成功したことを示すクイック テストは、CNTK バージョンに対してクエリを実行することで行うことができます。

$ python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

これでCNTKが正常にインストールされました。Python でCNTKを使用して開発、トレーニング、評価を開始できます。

サンプルとチュートリアルのインストールを続行する

Anaconda2

Python 2.7 ルート環境が必要な場合は、 Anaconda2 4.3.0 Python for Linux (64 ビット) をインストールすることをお勧めします。 以下では、上記の 前提条件 が満たされていることを前提としています。 GPU 対応バージョンのCNTKを使用する場合は、CUDA 9 準拠のグラフィックス カードと最新のグラフィックス ドライバーがシステムにインストールされている必要があります。 また、Anaconda2 がインストールされており、PATH 内の他の Python インストールの前に表示されることを前提としています。

Anaconda2: pip のインストール

Anaconda2 でのCNTKのインストール手順は、

このページの上部にある URL テーブルから Python 2.7 互換のホイール ファイルを選択してください。

3. ナイトリー ビルドからインストールする

公式リリースではなく、最新の夜間ビルドからCNTKをインストールまたはアップグレードする場合は、CNTK夜間パッケージを提供します。 最新の夜間ビルドからCNTK パッケージにアクセスできます。

夜間ビルドを使用している場合は、サードパーティ製パッケージを個別にインストールし、それらを PATH 環境変数にインストールする必要があります ( ここに記載されている OpenMPI 要件に加えて)。 手順については、次のセクションに従います。 たとえば、GPU バージョンのCNTKをインストールする場合は、次のセクションに示す GPU 固有のパッケージもインストールする必要があります。

環境変数と必要なパッケージ

省略可能: GPU-Specific パッケージ

GPU サポートでCNTKを使用する場合は、このページに従って環境をインストールし、それに応じて構成します。

前述の GPU パッケージをインストールした後、PATH 環境変数に追加します(例:

MKL

既定のCNTK数学ライブラリは、Intel Math Kernel Library (Intel MKL) です。 このページに従ってインストールします

  • 環境変数へのパスの LD_LIBRARY_PATHエクスポート (例:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
省略可能: OpenCV

CNTK 2.2 では、オープン ソース Computer Vision (OpenCV) をインストールする必要がありますが、CNTK 2.3 以降では省略可能です。 このページに従ってインストールします。

次のコンポーネントを使用する場合は、CNTK 2.3 以降の OpenCV をインストールする必要があります。

  • CNTK イメージ リーダー
  • CNTKイメージ ライター - TensorBoard のイメージ機能を使用するために必要です。

OpenCV ビルド フォルダーを指す環境変数 LD_LIBRARY_PATH をエクスポートします (例:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv-3.1.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH

サンプルとチュートリアルのインストール

CNTKを使用して、さまざまなサンプルとチュートリアルを提供します。 CNTKをインストールしたら、サンプル/チュートリアルと Jupyter ノートブックをインストールできます。 python 環境にCNTKをインストールした場合は、次のコマンドを実行する前に、必ず環境をアクティブ化してください。

$ python -m cntk.sample_installer

これにより、サンプル/チュートリアルがダウンロードされ、必要な Python パッケージがインストールされ、現在の作業ディレクトリの下にある (VERSION実際の CNTK バージョンに置き換えられます) という名前CNTK-Samples-VERSIONのディレクトリにサンプルがコピーされます。

標準の説明に従って Python からインストールをテストし、チュートリアルまたは Jupyter ノートブックを実行できるようになりました。