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Windows での Python のCNTKのインストール

このページでは、Python から使用するMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK) を Windows にインストールするプロセスについて説明します。 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には、次の 3 つの方法があります。

  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。

PyPI を使用してCNTKを初めてインストールする場合は、最初に以前のバージョンpip uninstall <url>をアンインストールすることをお勧めします。

初回CNTKインストール

CPU 専用バージョンのCNTKをインストールするには、次の手順を実行します。

C:\> pip install cntk

CNTKの GPU バージョンをインストールするには、次の手順を実行します。

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、次の手順を実行します。

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. ホイール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ための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 経由でインストールすることをお勧めします。

  • Anaconda3 用の簡単な pip インストール 4.1.1
  • Anaconda2 用の簡単な pip インストール 4.3.0.1
Python 味 URL
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

Anaconda3 4.1.1 (64 ビット) と Python バージョン 2.7 と 3.5、および Python バージョン 3.6 を使用した Anaconda3 4.3.1 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 Windows (64 ビット) をインストールします。

以下では、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一覧表示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。 CUDA 9.1 ではなく CUDA 9.0 をインストールしていることを確認します。

環境なしで 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、そ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みます。

初めてインストールCNTK

初めてインストールする場合は、CNTKを実行します。

C:\> 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 ファイルの URL です。 たとえば、Python 3.5 を使用していて、CPU のみのバージョンをインストールする場合は、

C:\> pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-win_amd64.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よりも新しいバージョンのCNTKをインストールできます。 とオプションを--upgrade--no-deps指定することが重要です。

C:\> 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 ファイルの URL です。 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簡単にテストするには、CNTKバージョンに対してクエリを実行します。

C:\> 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 内に新しい Python 3.5 環境をcntk-py35作成し、この環境にCNTKを pip-install します。 別のCNTKバージョン、Python バージョン、または別の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ます。

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

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

インストールが成功したことを簡単にテストするには、CNTKバージョンに対してクエリを実行します。

C:\> 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 4.3.0.1 (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、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一覧表示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。

Anaconda2: CNTKの前提条件

CNTKシステムにVisual C++ Redistributable for Visual Studio 2017インストールする必要があります (多くの場合、これは既にそうなります)。 VS2017 ランタイム (VC_redist.x64.exe) のインストーラー は、ここからダウンロードできます。

Anaconda2: pip install

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ています。 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、いくつかのサード パーティ製パッケージを個別にインストールし、PATH 環境変数に追加する必要があります。 手順については、次のセクションに従います。 たとえば、CNTKの GPU バージョン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 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:

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

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、システムにインストールします。

  • 環境変数 PATHへのパスの先頭に、次の例を示します。
    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%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 以降ではオプションです。 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 PATH の前に追加します (例:

setx PATH "C:\local\opencv3.10\build\x64\vc14\bin;%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、環境をアクティブ化したことを確認してください。

C:\> 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。