Python 설치 Windows

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Windows Python용 CNTK 설치

이 페이지에서는 Windows Python에서 사용할 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)를 설치하는 과정을 안내합니다. CNTK 빌드 환경을 설정하거나 시스템에 CNTK 설치하는 다른 종류의 지원을 원하는 경우 대신 여기로 이동해야 합니다.

Python용 CNTK 설치하는 세 가지 방법을 제공합니다.

  1. PyPI 설치
  2. 각 릴리스에 대한 휠(.whl) 파일
  3. 야간 빌드

1. PyPI에서 설치

CNTK 2.5 릴리스를 기준으로 사용자는 이제 PyPI를 통해 CNTK 설치할 수 있습니다.

PyPI를 통해 CNTK 처음 설치하는 경우 먼저 이전 버전을 pip uninstall <url>제거하는 것이 좋습니다.

처음 CNTK 설치

CPU 전용 버전의 CNTK 설치하려면 다음을 수행합니다.

C:\> pip install cntk

CNTK GPU 버전을 설치하려면 다음을 수행합니다.

C:\> pip install cntk-gpu

기존 CNTK 설치 업그레이드

이전 버전(2.5 이상)의 CNTK 이미 설치되어 있는 경우 기존 설치를 통해 새 버전의 CNTK 설치할 수 있습니다.

CPU 전용 버전의 CNTK 업그레이드하려면 다음을 수행합니다.

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

CNTK GPU 버전을 업그레이드하려면 다음을 수행합니다.

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

참고: 패키지와 cntk-gpu 패키지가 동시에 설치되어 있지 않은 cntk 것이 좋습니다.

2. 휠 파일에서 설치

Python 및 CNTK 버전(CPU 또는 GPU)에 따라 CNTK 설치할 다른 휠(.whl) 파일을 제공합니다. 아래 목록에서 올바른 설치를 선택하고 설치하는 동안 이름 및/또는 링크를 대체하세요. CNTK 2.5 이상의 경우 PyPI를 통해 설치하는 것이 좋습니다.

Python 맛 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(64비트) 및 Python 버전 2.7 및 3.5뿐만 아니라 Python 버전 3.6을 사용한 Anaconda3 4.3.1을 사용하여 CNTK 테스트해 왔습니다. Anaconda3 Python 설치가 없는 경우 Windows(64비트)용 Anaconda3 4.1.1 Python을 설치합니다.

아래에서는 Anaconda가 설치되어 있으며 PATH의 다른 Python 설치 앞에 나열되어 있다고 가정합니다. GPU 지원 버전의 CNTK 사용하려는 경우 CUDA 9 호환 그래픽 카드와 시스템에 최신 그래픽 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. CUDA 9.1이 아닌 CUDA 9.0을 설치하고 있는지 확인합니다.

환경 없이 pip 설치

이는 가장 쉬운 옵션이며 이를 방지하는 유일한 이유는 특정 패키지의 특정 버전이 필요한 경우입니다. 이전 버전의 numpy가 필요한 다른 패키지가 있는 경우 이 섹션으로 건너뜁니다.

처음 CNTK 설치

CNTK 처음 설치하는 경우 다음을 실행합니다.

C:\> pip install <url>

<url> 은 이 페이지 맨 위에 있는 테이블의 해당 휠 파일 URL입니다. 예를 들어 Python 3.5가 있고 CPU 전용 버전을 설치하려는 경우 실행합니다.

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

빠른 설치 테스트 계속

기존 CNTK 설치 업그레이드

이전 버전의 CNTK 이미 설치되어 있는 경우 기존 설치를 통해 새 버전의 CNTK 설치할 수 있습니다. 및 --no-deps 옵션을 제공하는 --upgrade 것이 중요합니다.

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

<url> 은 이 페이지 맨 위에 있는 테이블의 해당 휠 파일 URL입니다. 이 업그레이드 단계를 완료하면 Python에서 CNTK 작업을 시작하거나 샘플 및 자습서를 설치할 수 있습니다.

빠른 설치 테스트

CNTK 버전을 쿼리하여 설치에 성공한 빠른 테스트를 수행할 수 있습니다.

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

이제 CNTK 성공적으로 설치했으며 Python에서 CNTK 개발/학습/평가를 시작할 수 있습니다.

샘플 및 자습서 설치 계속

환경에 pip 설치

아래에서는 Anaconda 내에 새로운 Python 3.5 환경을 만들고 cntk-py35 이 환경에 CNTK pip-install합니다. 다른 CNTK 버전, Python 버전 또는 다른 환경 이름을 원하는 경우 그에 따라 매개 변수를 조정합니다.

표준 명령 셸을 열고, 환경을 만들고, 활성화하고, CNTK pip 설치합니다.

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

CNTK 버전을 쿼리하여 설치에 성공한 빠른 테스트를 수행할 수 있습니다.

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

이제 CNTK 성공적으로 설치했으며 Python에서 CNTK 개발/학습/평가를 시작할 수 있습니다.

설치 샘플 및 자습서를 계속 진행합니다.

Anaconda2

Python 2.7 루트 환경이 필요한 경우 Anaconda2 4.3.0.1(64비트)을 설치하는 것이 좋습니다.

아래에서는 Anaconda2가 설치되어 있고 PATH의 다른 Python 설치 전에 나열된다고 가정합니다. GPU 지원 버전의 CNTK 사용하려는 경우 시스템에 CUDA 9 호환 그래픽 카드와 최신 그래픽 드라이버가 설치되어 있어야 합니다.

Anaconda2: CNTK 필수 구성 요소

CNTK 시스템에 설치해야 Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 합니다(대부분의 경우 이미 해당). VS2017 런타임(VC_redist.x64.exe)의 설치 관리자는 여기에서 다운로드할 수 있습니다.

Anaconda2: pip install

Anaconda2의 CNTK 설치 단계는

이 페이지 맨 위에 있는 URL 테이블에서 Python 2.7 호환 휠 파일을 선택하기만 하면 됩니다.

3. 야간 빌드에서 설치

공식 릴리스가 아닌 최신 야간 빌드에서 CNTK 설치하거나 업그레이드하려는 경우 CNTK 야간 패키지를 제공합니다. 여기에서 최신 야간 빌드에서 CNTK 패키지에 액세스할 수 있습니다.

야간 빌드를 사용하는 경우 일부 타사 패키지를 별도로 설치하고 PATH 환경 변수에 추가해야 합니다. 지침은 아래 섹션을 따르세요. 예를 들어 GPU 버전의 CNTK 설치하는 경우 다음 섹션에 나열된 GPU 관련 패키지도 설치해야 합니다.

환경 변수 및 필수 패키지

선택 사항: GPU-Specific 패키지

GPU에서 CNTK 사용하려는 경우 이 페이지에 따라 환경을 설치하고 구성합니다.

앞서 언급한 GPU 패키지를 설치한 후 PATH 환경 변수에 추가합니다(예: ).

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

기본 CNTK 수학 라이브러리는 Intel MKL(Intel Math Kernel Library)입니다. 이 페이지에 따라 시스템에 설치합니다.

  • 환경 변수 PATH에 대한 경로 앞에 추가합니다(예:
    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%PATH%"
선택 사항: OpenCV

CNTK 2.2에서는 OpenCV(오픈 소스 Computer Vision)를 설치해야 하지만 CNTK 2.3 이상에서는 선택 사항입니다. 이 페이지를 따라 설치합니다.

다음 구성 요소를 사용하려면 CNTK 2.3 이상용 OpenCV를 설치해야 합니다.

  • CNTK 이미지 판독기
  • CNTK 이미지 작성기 - TensorBoard의 이미지 기능을 사용하는 데 필요합니다.

OpenCV 빌드 폴더를 가리키는 환경 변수 PATH 앞에 추가합니다(예: ).

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

샘플 및 자습서 설치

CNTK 다양한 샘플과 자습서를 제공합니다. CNTK 설치한 후 샘플/자습서 및 Jupyter Notebook을 설치할 수 있습니다. Python 환경에 CNTK 설치한 경우 다음 명령을 실행하기 전에 환경을 활성화했는지 확인합니다.

C:\> python -m cntk.sample_installer

그러면 샘플/자습서를 다운로드하고, 필요한 Python 패키지를 설치하고, 샘플을 현재 작업 디렉터리 CNTK-Samples-VERSION 아래의VERSION 실제 CNTK 버전으로 대체된 디렉터리에 복사합니다.

이제 표준 설명을 따라 Python에서 설치를 테스트하고 자습서 또는 Jupyter Notebook을 실행할 수 있습니다.