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Script binário de configuração linux

  • Artigo

CNTK como um contentor Docker

Antes de avançar, pode considerar a colocação de CNTK como recipiente estivador pré-construído a partir de Docker Hub. Leia a secção correspondente.

CNTK instalação binária com scripts em Linux

Esta página irá acompanhá-lo através do processo de instalação do Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) com base numa distribuição binária que preparámos e pode descarregar a partir do nosso site. É uma maneira fácil de te pôr a funcionar rapidamente.

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

Instalaremos os binários CNTK, os CNTK pré-requisitos, e criaremos (ou atualizar) um ambiente Python 2.7, 3.5 ou 3.6 no seu computador. As alterações são tão localizadas quanto possível para não afetar qualquer outro software instalado. Se já instalou uma versão anterior do CNTK2 na sua máquina, o script atualizará esta instalação.

Siga os passos abaixo para instalar os binários. O script de instalação irá ainda descarregar as dependências necessárias, pelo que é necessária uma ligação à Internet ao executar o script.

O guião foi testado apenas em Ubuntu 14.04 e 16.04. Gerará um aviso sobre possíveis falhas se for executado em qualquer outra plataforma.

Passo 1: Descarregue o pacote binário apropriado da página CNTK Releases. Desempacotar o alcatrão.

Nota: Escolha um download binário GPU apenas se a sua máquina tiver um GPU NVidia.

Passo 2: Executar o roteiro de instalação de bash

Abaixo assumimos que você desempacotou o pacote CNTK binário para /home/username. Por favor, use os seguintes comandos, dependendo da sua versão preferida CNTK Python:

  • Executar 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 suporta a instalação de um ambiente Python 2.7 ou Python 3.6 com base em CNTK. Pode fazê-lo adicionando o valor 27 ou 36 o parâmetro --py-version opcional ao comando, por exemplo, para executar estes 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 a localização da instalação da Anaconda, ou utilizar uma instalação Anaconda existente. Utilize a opção --anaconda-basepath <path> para especificar um caminho de instalação anaconda. Se o caminho fornecido pelo utilizador não existir, o script irá criá-lo e instalar a Anaconda nele. Por exemplo:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --anaconda-basepath /usr/local/anaconda3

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

No final da configuração bem sucedida, o script irá informá-lo sobre a localização do script CNTK Python ambiente e da localização de CNTK Tutoriais e Exemplos.

Passo 3: Verificar a configuração (Python)

  • Ativar CNTK ambiente executando o comando especificado pelo script de instalação (ver passo anterior). No nosso exemplo será:

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

  • Corra um exemplo do Tutorials diretório para verificar a sua instalação. Execute python NumpyInterop/FeedForwardNet.py. Deve ver a seguinte saída na consola:

    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 cadernos Jupyter, que contêm vários tutoriais, executando os seguintes comandos:

    cd /home/username/cntk/Tutorials
jupyter notebook

Isto irá gerar um navegador com todos os cadernos disponíveis prontos a serem executados. Se os cadernos não executarem, executem-se conda install jupyter a partir do ambiente CNTK Python ativado.