Python Windows kurulum

  • Makale

Windows'da Python için CNTK yükleme

Bu sayfa, Windows'da Python'dan kullanmak üzere Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) yükleme işleminde size yol gösterir. CNTK derleme ortamı ayarlamak veya sisteminize CNTK yüklemek için başka türde bir destek arıyorsanız, bunun yerine buraya gitmeniz gerekir.

Python için CNTK yüklemek için üç yol sunuyoruz:

  1. PyPI yüklemesi
  2. Her sürüm için tekerlek (.whl) dosyaları
  3. Gecelik derlemeler

1. PyPI'dan yükleme

CNTK 2.5 sürümünden itibaren kullanıcılar artık PyPI aracılığıyla CNTK yükleyebilir.

pypi aracılığıyla CNTK ilk kez yüklüyorsanız, önce önceki sürümleri kaldırmanızı öneririz: pip uninstall <url>.

İlk kez yükleme CNTK

CNTK yalnızca CPU sürümünü yüklemek için:

C:\> pip install cntk

CNTK GPU sürümünü yüklemek için:

C:\> pip install cntk-gpu

Mevcut CNTK yüklemesini yükseltme

CNTK'in önceki bir sürümü (2.5+) zaten yüklüyse, var olan yüklemenize göre yeni bir CNTK sürümü yükleyebilirsiniz.

CNTK yalnızca CPU sürümünü yükseltmek için:

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

CNTK GPU sürümünü yükseltmek için:

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

Not: Hem hem de cntkcntk-gpu paketlerinin aynı anda yüklü olmamasını öneririz.

2. Tekerlek Dosyalarından Yükleme

Python ve CNTK sürümüne (CPU veya GPU) bağlı olarak, CNTK yüklemek için farklı tekerlek (.whl) dosyaları sağlarız. Lütfen aşağıdaki listeden doğru yüklemeyi seçin ve yükleme sırasında adı ve/veya bağlantıyı değiştirin. CNTK 2.5+ için bunun yerine PyPI aracılığıyla yüklemeniz önerilir.

Python Lezzet 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 bit) ve Python sürümleri 2.7 ve 3.5 ile CNTK ve Python sürüm 3.6 ile Anaconda3 4.3.1'i test ediyoruz. Anaconda3 Python yüklemeniz yoksa, Windows için Anaconda3 4.1.1 Python'ı (64 bit) yükleyin.

Aşağıda Anaconda'nın yüklü olduğunu ve PATH'inizdeki diğer Python yüklemelerinden önce listelendiğini varsayıyoruz. CNTK GPU özellikli bir sürümünü kullanmayı planlıyorsanız, sisteminizde CUDA 9 uyumlu bir grafik kartı ve güncel grafik sürücüleri yüklü olmalıdır. CUDA 9.1'i değil CUDA 9.0'ı yüklediğinizden emin olun.

ortam olmadan pip yüklemesi

Bu en kolay seçenektir ve bundan kaçınmanın tek nedeni, belirli paketlerin belirli sürümlerine ihtiyacınız olmasıdır. Numpy'nin eski bir sürümünü gerektiren başka paketleriniz varsa bu bölüme atlayın.

İlk kez yükleme CNTK

CNTK ilk kez yüklüyorsanız

C:\> pip install <url>

burada <url> , bu sayfanın en üstündeki tabloda karşılık gelen tekerlek dosyası URL'sidir. Örneğin Python 3.5 kullanıyorsanız ve yalnızca CPU sürümünü yüklemek istiyorsanız komutunu çalıştırın

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

Hızlı yükleme testiyle devam edin

Mevcut CNTK yüklemesini yükseltme

CNTK'in önceki bir sürümü zaten yüklüyse, var olan yüklemenize CNTK yeni bir sürümünü yükleyebilirsiniz. ve --no-deps seçeneklerini sağlamak --upgrade önemlidir.

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

burada <url> , bu sayfanın en üstündeki tabloda karşılık gelen tekerlek dosyası URL'sidir. Bu yükseltme adımlarını tamamladıktan sonra Python'da CNTK ile çalışmaya başlayabilir veya örnekleri ve öğreticileri yükleyebilirsiniz.

Hızlı yükleme testi

CNTK sürümü sorgulanarak yüklemenin başarılı olduğuna ilişkin hızlı bir test yapılabilir:

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

Artık CNTK başarıyla yüklediniz ve Python'da CNTK ile geliştirmeye / eğitmeye / değerlendirmeye başlayabilirsiniz!

Örnekleri ve öğreticileri yüklemeye devam edin

bir ortama pip yüklemesi

Aşağıda Anaconda içinde adlı cntk-py35 yeni bir Python 3.5 ortamı oluşturacağız ve CNTK bu ortama pip-yükleyeceğiz. Farklı bir CNTK sürümü, Python sürümü veya farklı bir ortam adı istiyorsanız, parametreleri uygun şekilde ayarlayın.

Standart bir komut kabuğu açın, ortamı oluşturun, etkin hale getirin ve pip-install CNTK:

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 sürümü sorgulanarak yüklemenin başarılı olduğuna ilişkin hızlı bir test yapılabilir:

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

Artık CNTK başarıyla yüklediniz ve Python'da CNTK ile geliştirmeye / eğitmeye / değerlendirmeye başlayabilirsiniz!

Yükleme örnekleri ve öğreticileri ile devam edin

Anaconda2

Python 2.7 kök ortamına ihtiyacınız varsa Anaconda2 4.3.0.1 (64 bit) yüklemenizi öneririz.

Aşağıda Anaconda2'nin yüklü olduğunu ve PATH'inizdeki diğer Python yüklemelerinden önce listelendiğini varsayıyoruz. CNTK GPU özellikli bir sürümünü kullanmayı planlıyorsanız, sisteminizde CUDA 9 uyumlu bir grafik kartı ve güncel grafik sürücüleri yüklü olmalıdır.

Anaconda2: CNTK önkoşulları

CNTK için sisteminizde yüklü olması gerekir Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 (çoğu durumda bu durum zaten geçerli olacaktır). VS2017 Çalışma Zamanı (VC_redist.x64.exe) yükleyicisi buradan indirilebilir.

Anaconda2: pip install

Anaconda2'de CNTK yükleme adımları aşağıdakiyle aynıdır:

Bu sayfanın üst kısmındaki URL tablosundan Python 2.7 uyumlu tekerlek dosyalarını seçtiğinizden emin olun.

3. Gecelik Derlemelerden Yükleme

Resmi bir sürüm yerine en son gece derlemesinden CNTK yüklemeyi veya yükseltmeyi tercih ederseniz, CNTK gecelik paketler sunuyoruz. en son gece derlemelerinden CNTK paketlerine buradan erişebilirsiniz.

Gecelik derleme kullanıyorsanız, bazı üçüncü taraf paketlerini ayrı olarak yüklemeniz ve bunları PATH ortam değişkeninize eklemeniz gerekir. Yönergeler için aşağıdaki bölümü izleyin. Örneğin, CNTK GPU sürümünü yüklüyorsanız, aşağıdaki bölümde listelenen GPU'ya özgü paketleri de yüklemeniz gerekir.

Ortam Değişkenleri ve Gerekli Paketler

İsteğE BAĞLI: GPU-Specific Paketleri

CNTK GPU ile kullanmayı planlıyorsanız, ortamı uygun şekilde yüklemek ve yapılandırmak için bu sayfayı izleyin.

Yukarıda belirtilen GPU paketlerini yükledikten sonra bunları PATH ortam değişkeninize ekleyin, örneğin:

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

Varsayılan CNTK matematik kitaplığı Intel Matematik Çekirdek Kitaplığı 'dır (Intel MKL). Sisteminize yüklemek için bu sayfayı izleyin.

  • Yolunu ortam değişkenine PATHönceden ekler, örneğin:
    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%PATH%"
İsteğE BAĞLI: OpenCV

CNTK 2.2, Açık Kaynak Görüntü İşleme (OpenCV) yüklenmesini gerektirir, ancak CNTK 2.3+ için isteğe bağlıdır. Yüklemek için bu sayfayı izleyin.

Aşağıdaki bileşenleri kullanmak istiyorsanız CNTK 2.3+ için OpenCV'yi yüklemeniz gerekir:

  • CNTK Görüntü Okuyucusu
  • CNTK Görüntü Yazıcı - TensorBoard'un Görüntü özelliğini kullanmak için gereklidir.

OpenCV derleme klasörüne işaret eden ortam değişkenini PATH önceden ekleme, örneğin

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

Örnekleri ve Öğreticileri Yükleme

CNTK ile çeşitli örnekler ve öğreticiler sağlıyoruz. CNTK yükledikten sonra örnekleri/öğreticileri ve Jupyter not defterlerini yükleyebilirsiniz. CNTK bir Python ortamına yüklediyseniz, şu komutu çalıştırmadan önce ortamı etkinleştirdiğinizden emin olun:

C:\> python -m cntk.sample_installer

Bu işlem örnekleri/öğreticileri indirir, gerekli Python paketlerini yükler ve örnekleri geçerli çalışma dizininizin altındaki ( adlı bir dizine CNTK-Samples-VERSION (VERSION gerçek CNTK sürümüyle değiştirilir) kopyalar.

Artık Python'dan yüklemenizi test etmek ve öğreticileri veya Jupyter not defterlerini çalıştırmak için standart açıklamayı izleyebilirsiniz.