Configurar script binário do Linux

CNTK como um contêiner do Docker

Antes de mover mais, você pode considerar implantar CNTK como um contêiner predefinido do Docker de Docker Hub. Leia a seção correspondente.

CNTK instalação binária com scripts no Linux

Esta página orientará você pelo processo de instalação do Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) com base em uma distribuição binária que preparamos e você pode baixar em nosso site. É uma maneira fácil de fazer você funcionar rapidamente.

Você pode encontrar uma visão geral sobre todas as opções de instalação disponíveis para CNTK nesta página.

Instalaremos os binários CNTK, os pré-requisitos CNTK e criaremos (ou atualizaremos) um ambiente Python 2.7, 3.5 ou 3.6 no computador. As alterações são o máximo possível localizadas para não afetar nenhum outro software instalado. Se você já tiver instalado uma versão anterior do CNTK2 em seu computador, o script atualizará essa instalação.

Siga as etapas abaixo para instalar os binários. Além disso, o script de instalação baixará as dependências necessárias, portanto, uma conexão com a Internet é necessária ao executar o script.

O script foi testado apenas no Ubuntu 14.04 e 16.04. Ele gerará um aviso sobre possíveis falhas se for executado em qualquer outra plataforma.

Etapa 1: baixe o pacote binário apropriado da página CNTK Versões. Desempacotar o piche.

Observação: escolha um download binário de GPU somente se o computador tiver uma GPU NVidia.

Etapa 2: Executar script de instalação do bash

Abaixo, presumimos que você descompactou o pacote binário CNTK para /home/username. Use os seguintes comandos, dependendo de sua versão preferencial do Python CNTK:

• Execute estes comandos para instalar um ambiente baseado em CNTK Python 3.5:

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

• O script também dá suporte à instalação de um ambiente de CNTK baseado em Python 2.7 ou Python 3.6. Você pode fazer isso adicionando o valor 27 ou 36 ao parâmetro --py-version opcional ao comando, por exemplo, para executar esses comandos para instalar um ambiente baseado em CNTK Python 3.5:

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

• O script também permite personalizar o local da instalação do Anaconda ou usar uma instalação existente do Anaconda. Use a opção --anaconda-basepath <path> para especificar um caminho de instalação do Anaconda. Se o caminho fornecido pelo usuário não existir, o script o criará e instalará o Anaconda nele. Por exemplo:

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

O script baixará vários pacotes de instalação de locais remotos. A execução levará algum tempo (espere pelo menos 20 minutos no Ubuntu 16.04 e ainda mais no Ubuntu 14.04, dependendo dos pacotes necessários em seu sistema).

Ao final da configuração bem-sucedida, o script informará você sobre o local do script de ambiente do CNTK Python e sobre o local de tutoriais e exemplos do CNTK.

• Para sistemas de GPU: verifique se você tem o driver NVIDIA mais recente

Etapa 3: Verificar a instalação (Python)

• Ative CNTK ambiente executando o comando especificado pelo script de instalação (consulte a etapa anterior). Em nosso exemplo, será:

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

• Execute um exemplo do Tutorials diretório para verificar sua instalação. Execute python NumpyInterop/FeedForwardNet.py. Você deve ver a seguinte saída no console:

  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
  

• Execute os jupyter notebooks, que contêm vários tutoriais, executando os seguintes comandos:

  cd /home/username/cntk/Tutorials
  jupyter notebook
  

Isso gerará um navegador com todos os notebooks disponíveis prontos para serem executados. Se os notebooks não forem executados, execute conda install jupyter no ambiente do Python CNTK ativado.