Aracılığıyla paylaş

Linux Python kurulumu

  • Makale

Gerekli Paketler

OpenMPI

CNTK, sisteminizde OpenMPI 1.10.x'in yüklü olmasını gerektirir. Ubuntu 16.04'te şu şekilde yükleyin:

sudo apt-get install openmpi-bin

kitaplıklarının bulunduğundan emin olun; örneğin, öğesini ayarlayarak LD_LIBRARY_PATH.

Linux'ta Python için CNTK yükleme

Bu sayfa, Linux'ta Python'dan kullanmak üzere Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) yükleme işleminde size yol gösterir. Ubuntu 14.04'in CNTK 2.3.1 ve altı için desteklendiğini unutmayın. Tüm sürümler 2.4+ resmi olarak yalnızca Ubuntu 16.04'ü destekler.

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. Yalnızca Ubuntu 16.04'in resmi olarak desteklendiğini unutmayın.

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-cp27mu-linux_x86_64.whl
GPU 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
GPU 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
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

Anaconda3

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

Aşağıda yukarıdaki önkoşulların karşılandığını varsayıyoruz. CNTK GPU özellikli bir sürümünü kullanmayı planlıyorsanız, sisteminizde CUDA 9 uyumlu bir grafik kartı ve güncel grafik sürücüleri yüklü olmalıdır. Ayrıca Anaconda'nın yüklü olduğunu ve PATH'inizdeki diğer Python yüklemelerinden önce listelendiğini varsayarız.

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

$ pip install <url>

burada <url> , bu sayfanın en üstündeki tabloda karşılık gelen tekerlek dosyası URL'sidir. Örneğin Python 3.5 çalıştırıyorsanız

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

$ 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:

$ 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 ortam adı istiyorsanız, parametreleri uygun şekilde ayarlayın.

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

$ 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

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

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

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

Yükleme örnekleri ve öğreticileri ile devam edin

Anaconda2

Python 2.7 kök ortamına ihtiyacınız varsa Linux için Anaconda2 4.3.0 Python (64 bit) yüklemenizi öneririz. Aşağıda yukarıdaki önkoşulların karşılandığını varsayıyoruz. CNTK GPU özellikli bir sürümünü kullanmayı planlıyorsanız, sisteminizde CUDA 9 uyumlu bir grafik kartı ve güncel grafik sürücüleri yüklü olmalıdır. Ayrıca, Anaconda2'nin yüklü olduğunu ve PATH'inizdeki diğer Python yüklemelerinden önce listelendiğini varsayarız.

Anaconda2: pip yükleme

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 ve bunları PATH ortam değişkeninize ( burada listelenen OpenMPI gereksinimine ek olarak) ayrı olarak yüklemeniz 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 desteğiyle kullanmayı planlıyorsanız ortamı uygun şekilde yüklemek ve yapılandırmak için bu sayfayı izleyin.

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

MKL

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

  • Yolunu ortam değişkenine LD_LIBRARY_PATHaktarın; örneğin:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_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 LD_LIBRARY_PATH dışarı aktarın, örneğin.

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

$ 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.