Поделиться через

Настройка Python Linux

  • Статья

Обязательные пакеты

OpenMPI

CNTK требуется установить OpenMPI 1.10.x в вашей системе. На Ubuntu 16.04 установите его следующим образом:

sudo apt-get install openmpi-bin

Убедитесь, что ее библиотеки можно найти, например путем настройки LD_LIBRARY_PATH.

Установка CNTK для Python в Linux

На этой странице описан процесс установки Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для использования из Python в Linux. Обратите внимание, что Ubuntu 14.04 поддерживается для CNTK версии 2.3.1 и ниже. Все выпуски 2.4+ официально поддерживают только Ubuntu 16.04.

Если вы ищете любую другую поддержку для настройки среды сборки CNTK или установки CNTK в системе, вместо этого следует перейти сюда.

Мы предлагаем три способа установки CNTK для Python:

  1. Установка PyPI
  2. Файлы Wheel (WHL) для каждого выпуска
  3. Ночные сборки

1. Установка из PyPI

В выпуске CNTK 2.5 пользователи теперь могут устанавливать CNTK с помощью PyPI. Обратите внимание, что официально поддерживается только Ubuntu 16.04.

Чтобы установить версию CNTK только для ЦП, выполните следующие действия.

C:\> pip install cntk

Чтобы установить версию GPU CNTK, выполните следующие действия.

C:\> pip install cntk-gpu

Обновление существующей установки CNTK

Если у вас уже установлена предыдущая версия (2.5+) CNTK, можно установить новую версию CNTK над существующей установкой.

Чтобы обновить версию CNTK только для ЦП, выполните следующие действия.

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

Чтобы обновить версию GPU CNTK, выполните следующие действия.

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

Примечание. Рекомендуется, чтобы у вас не было одновременно установленных пакетов cntk и cntk-gpu пакетов.

2. Установка из файлов wheel

В зависимости от версии Python и CNTK (ЦП или GPU) для установки CNTK предоставляются разные файлы колеса (WHL). Выберите правильную установку из приведенного ниже списка и замените имя и (или) ссылку во время установки. Для CNTK 2.5 и более поздних версий рекомендуется просто установить с помощью PyPI.

Python Вкус URL-адрес
2.7 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
Графический процессор 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
Графический процессор 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
Графический процессор https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

Anaconda3

Мы тестируем CNTK с Anaconda3 4.1.1 и Python версии 2.7, 3.5, а также Anaconda3 4.3.1 с Python версии 3.6. Если у вас нет установки Anaconda3 Python, установите Anaconda3 4.1.1 Python для Linux (64-разрядная версия).

Ниже предполагается, что приведенные выше предварительные требования выполнены. Если вы планируете использовать версию CNTK с поддержкой GPU, вам потребуется совместимая с CUDA 9 графическая карта и актуальные графические драйверы, установленные в вашей системе. Кроме того, предполагается, что Anaconda установлен и что он указан перед любыми другими установками Python в пути.

Установка pip без среды

Это самый простой вариант, и единственная причина, чтобы избежать этого, если требуются определенные версии определенных пакетов. Если у вас есть другие пакеты, для которых требуется старая версия numpy, перейдите к этому разделу.

При первой установке CNTK

Если это первый раз при установке CNTK, запустите

$ pip install <url>

где <url> находится соответствующий URL-адрес файла колесика в таблице в верхней части этой страницы. Например, если у вас есть Python 3.5

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

Продолжайте работу с тестом быстрой установки

Обновление существующей установки CNTK

Если у вас уже установлена предыдущая версия CNTK, можно установить новую версию CNTK поверх существующей установки. Важно указать --upgrade и --no-deps варианты.

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

где <url> находится соответствующий URL-адрес файла колесика в таблице в верхней части этой страницы. Завершив этот шаг обновления, вы можете приступить к работе с CNTK в Python или установить примеры и руководства.

Тест быстрой установки

Быстрый тест успешной установки можно выполнить, запросив версию CNTK:

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

Вы успешно установили CNTK, и вы можете приступить к разработке, обучению и оценке с помощью CNTK в Python!

Продолжение установки примеров и учебников

Установка pip в среде

Ниже мы создадим новую среду Python 3.5 в вызываемой cntk-py35 среде Anaconda и установим CNTK pip-install в этой среде. Если требуется другая версия CNTK, версия Python или имя среды, измените параметры соответствующим образом.

Откройте командную оболочку, создайте среду, сделайте ее активной и pip-install CNTK:

$ 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

Быстрый тест успешной установки можно выполнить, запросив версию CNTK:

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

Вы успешно установили CNTK, вы можете приступить к разработке, обучению и оценке с помощью CNTK в Python!

Продолжение установки примеров и учебников

Анаконда2

Если требуется Python корневой среды 2.7, рекомендуется установить Anaconda2 4.3.0 Python для Linux (64-разрядная версия). Ниже предполагается, что приведенные выше предварительные требования выполнены. Если вы планируете использовать версию CNTK с поддержкой GPU, вам потребуется совместимая с CUDA 9 графическая карта и актуальные графические драйверы, установленные в вашей системе. Кроме того, предполагается, что Anaconda2 установлен и что он указан перед любыми другими установками Python в пути.

Anaconda2: pip install

Шаги установки для CNTK в Anaconda2 идентичны

Просто выберите Python совместимые файлы колесика версии 2.7 из таблицы URL-адресов в верхней части этой страницы.

3. Установка из ночных сборок

Если вы предпочитаете устанавливать или обновлять CNTK с последней ночной сборки, а не официального выпуска, мы предлагаем CNTK ночные пакеты. Вы можете получить доступ к пакетам CNTK из последних ночных сборок здесь.

При использовании ночной сборки необходимо отдельно установить некоторые сторонние пакеты и их в переменную среды PATH (помимо требований OpenMPI , перечисленных здесь). Инструкции см. в разделе ниже. Например, если вы устанавливаете версию GPU CNTK, вам также потребуется установить пакеты, относящиеся к GPU, перечисленные в следующем разделе.

Переменные среды и обязательные пакеты

НЕОБЯЗАТЕЛЬНО: пакеты GPU-Specific

Если вы планируете использовать CNTK с поддержкой GPU, перейдите на эту страницу, чтобы установить и настроить среду соответствующим образом.

После установки вышеупомянутых пакетов GPU добавьте их в переменную среды PATH, например.

MKL

По умолчанию CNTK математической библиотекой является библиотека ядра Intel Math (Intel MKL). Перейдите на эту страницу , чтобы установить ее

  • Экспортируйте путь к переменной LD_LIBRARY_PATHсреды, например:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
НЕОБЯЗАТЕЛЬНО: OpenCV

CNTK 2.2 требуется установить Компьютерное зрение с открытым кодом (OpenCV), но это необязательно для CNTK 2.3 и более поздних версий. Перейдите на эту страницу , чтобы установить ее.

Если вы хотите использовать следующие компоненты, необходимо установить OpenCV для CNTK 2.3 и более поздних версий:

  • средство чтения изображений CNTK
  • CNTK модуль записи изображений — требуется для использования функции Image TensorBoard.

Экспорт переменной LD_LIBRARY_PATH среды, указывающей на папку сборки OpenCV, например

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

Установка примеров и учебников

Мы предоставляем различные примеры и руководства с CNTK. После установки CNTK вы можете установить примеры и учебники и записные книжки Jupyter. Если вы установили CNTK в среду Python, убедитесь, что среда активирована перед выполнением этой команды:

$ python -m cntk.sample_installer

При этом будут загружены примеры и учебники, установлены необходимые пакеты Python и скопированы примеры в каталог с именем CNTK-Samples-VERSION (VERSIONвместо фактической версии CNTK) под текущим рабочим каталогом.

Теперь можно следовать стандартному описанию, чтобы протестировать установку из Python и запустить учебники или записные книжки Jupyter.