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必要套件

OpenMPI

CNTK需要在系統上安裝 OpenMPI 1.10.x。 在 Ubuntu 16.04 上安裝，如下所示：

sudo apt-get install openmpi-bin

藉由設定 LD_LIBRARY_PATH ，確定可以找到其程式庫，例如。

在 Linux 上安裝適用于 Python 的CNTK

此頁面將逐步引導您完成在 Linux 中從 Python 安裝Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 的程式。 請注意，CNTK 2.3.1 和更低版本支援 Ubuntu 14.04。 所有版本 2.4+ 正式僅支援 Ubuntu 16.04。

如果您要尋找任何其他支援來設定CNTK建置環境，或在系統上安裝CNTK，您應該改為前往這裡。

我們提供三種方式來安裝適用于 Python 的CNTK：

  1. PyPI 安裝
  2. 每個版本的 Wheel (.whl) 檔案
  3. 夜間組建

1.從 PyPI 安裝

自 CNTK 2.5 版起，使用者現在可以透過 PyPI 安裝CNTK。 請注意，正式支援只有 Ubuntu 16.04。

若要安裝僅限 CPU 版本的 CNTK：

C:\> pip install cntk

若要安裝 GPU 版本的 CNTK：

C:\> pip install cntk-gpu

升級現有的CNTK安裝

如果您已安裝舊版 (2.5+) CNTK，您可以透過現有的安裝來安裝新版本的 CNTK。

若要升級僅限 CPU 版本的 CNTK：

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

若要升級 CNTK的 GPU 版本：

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

注意： 建議您不要 cntk 同時安裝 和 cntk-gpu 套件。

2.從 Wheel 檔案安裝

根據 Python 和CNTK版本 (CPU 或 GPU) ，我們提供不同的轉輪 (.whl) 檔案來安裝CNTK。 請從下列清單中選取正確的安裝，並在安裝期間取代名稱和/或連結。 針對 CNTK 2.5+，建議您改為透過PyPI進行安裝。

Python 味道 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

我們已使用 Anaconda3 4.1.1 和 Python 2.7、3.5 版和 Anaconda3 4.3.1 與 Python 3.6 版測試CNTK。 如果您沒有 Anaconda3 Python 安裝，請安裝 Anaconda3 4.1.1 Python for Linux (64 位) 。

以下假設 符合上述必要條件 。 如果您打算使用已啟用 GPU 的 CNTK版本，您需要安裝在系統上的 CUDA 9 相容圖形卡和最新的圖形驅動程式。 此外，我們假設已安裝 Anaconda，並列在 PATH 中任何其他 Python 安裝之前。

不含環境的 pip 安裝

這是最簡單的選項，唯一避免的原因是如果您需要特定版本的特定套件。 如果您有其他需要舊版 numpy 的套件，請跳至 本節。

第一次安裝CNTK

如果這是您第一次安裝CNTK，請執行

$ pip install <url>

其中 <url> 是此頁面頂端資料表中對應的轉輪檔案 URL。 例如，如果您有 Python 3.5 執行

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

繼續進行 快速安裝測試

升級現有的CNTK安裝

如果您已安裝舊版的CNTK，您可以透過現有的安裝來安裝新版本的 CNTK。 請務必提供 --upgrade 和 --no-deps 選項。

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

其中 <url> 是此頁面頂端資料表中對應的轉輪檔案 URL。 完成此升級步驟之後，您就可以開始在 Python 中使用 CNTK，或安裝範例和教學課程。

快速安裝測試

藉由查詢CNTK版本，快速測試安裝是否成功：

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

您現在已成功安裝CNTK，而且您可以在 Python 中使用CNTK開始開發/訓練/評估！

繼續 安裝範例和教學課程

在環境中安裝 pip

在下方，我們會在 Anaconda cntk-py35 內建立名為 的新 Python 3.5 環境，並將 pip-install CNTK到此環境中。 如果您想要不同的CNTK版本、Python 版本或環境名稱，請據以調整參數。

開啟命令殼層、建立環境、讓它成為作用中，以及 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

藉由查詢CNTK版本，快速測試安裝是否成功：

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

您現在已成功安裝CNTK，您可以在 Python 中開始開發/訓練/評估CNTK！

繼續進行 安裝範例和教學課程

Anaconda2

如果您需要 Python 2.7 根環境，建議您安裝 Anaconda2 4.3.0 Python for Linux (64 位) 。 以下假設 符合上述必要條件 。 如果您打算使用已啟用 GPU 的 CNTK版本，您需要安裝在系統上的 CUDA 9 相容圖形卡和最新的圖形驅動程式。 此外，我們假設已安裝 Anaconda2，並列在 PATH 中任何其他 Python 安裝之前。

Anaconda2：pip 安裝

Anaconda2 上CNTK的安裝步驟與

只要確定您從此頁面頂端的 URL 資料表選取 Python 2.7 相容滾輪檔案。

3.從夜間組建安裝

如果您想要從最新的夜間組建安裝或升級CNTK，而不是官方版本，我們提供CNTK夜間套件。 您可以從這裡的最新夜間組建存取CNTK套件。

如果您使用夜間組建，除了 此處 所列的 OpenMPI 需求之外，您還需要個別安裝一些協力廠商套件，並將其安裝到您的 PATH 環境變數 () 。 請遵循下一節的指示。 例如，如果您要安裝 CNTK 的 GPU 版本，您也必須安裝下一節所列的 GPU 特定套件。

環境變數和必要套件

選擇性：GPU-Specific套件

如果您想要搭配 GPU 支援使用CNTK，請遵循此頁面來據以安裝和設定環境。

安裝上述 GPU 套件之後，將它們新增至您的 PATH 環境變數，例如

MKL

預設的CNTK數學程式庫是 Intel 數學核心程式庫， (Intel MKL) 。 遵循 此頁面 進行安裝

  • 將其路徑匯出至環境變數 LD_LIBRARY_PATH ，例如：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
選擇性：OpenCV

CNTK 2.2 需要安裝OpenCV 電腦視覺 (OpenCV) ，但 CNTK 2.3+ 是選擇性的。 請遵循 此頁面 進行安裝。

如果您想要使用下列元件，您必須安裝適用于 CNTK 2.3+ 的 OpenCV：

  • CNTK影像讀取器
  • CNTK影像寫入器 - 需要使用 TensorBoard 的 Image 功能。

匯出指向 OpenCV 組建資料夾的環境變數 LD_LIBRARY_PATH ，例如

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

安裝範例和教學課程

我們提供各種範例和教學課程與CNTK。 安裝CNTK之後，您可以安裝範例/教學課程和 Jupyter Notebook。 如果您將CNTK安裝到 Python 環境中，請先確定您已啟動環境，再執行此命令：

$ python -m cntk.sample_installer

這會下載範例/教學課程、安裝必要的 Python 套件，並將範例複製到名為 CNTK-Samples-VERSION (VERSION 的目錄，會以目前工作目錄下方的實際CNTK版本) 取代。

您現在可以遵循 標準描述 ，從 Python 測試安裝，並執行教學課程或 Jupyter Notebook。