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Windows Umgebungsvariablen

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Wenn Sie die Microsoft Cognitive Toolkit auf Ihrem eigenen Computer erstellen, ist die Installation mehrerer externer Komponenten erforderlich. Der Buildvorgang findet diese installierten Komponenten auf Ihrem Computer über Umgebungsvariablen. Auf diese Weise können Sie diese Komponenten entsprechend Ihren Wünschen und Vorlieben installieren.

Diese Seite listet die Umgebungsvariablen auf, die vom CNTK Buildprozess verwendet werden. Außerdem wird der bevorzugte Speicherort für diese Komponenten aufgelistet. Der bevorzugte Standort spiegelt die Konfiguration unserer internen automatisierten Build- und Testcomputer. Der bevorzugte Speicherort ist auch der Speicherort, der in der Dokumentation verwendet wird, um den Installationsprozess zu beschreiben. Wie bereits erwähnt, ist dies nur der bevorzugte Ort, und Sie können es auf Ihre Vorliebe anpassen.

Umgebungsvariable Bevorzugter Standort
BOOST_INCLUDE_PATH c:\local\boost_1_60_0-msvc-14.0 BOOST (erforderlich)
BOOST_LIB_PATH c:\local\boost_1_60_0-msvc-14.0\lib64-msvc-14.0 BOOST (erforderlich)
CNTK_OPENBLAS_PATH c:\local\CNTKopenBLAS OpenBLAS-Bibliothek für CNTK UWP-Build (optional)
CUB_PATH c:\local\cub-1.7.4 NVIDIA CUB Library (erforderlich für GPU-Build)
CUDNN_PATH C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda NVIDIA cuDNN (erforderlich für GPU-Build)
CUDA_PATH C:\Programme\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 NVIDIA CUDA (erforderlich für GPU-Build)
CUDA_PATH_V9_0 C:\Programme\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 NVIDIA CUDA (erforderlich für GPU-Build)
MKL_PATH C:\local\mklove my life-mkldnn-0.14 MKL_PATH (erforderlich)
OPENCV_PATH_V31 c:\local\Opencv3.1.0\build OpenCV (erforderlich für ImagerReader-Build und TensorBoards Image-Feature)
PROTOBUF_PATH c:\local\protobuf-3.1.0-vs17 Protobuf-Bibliothek (erforderlich)
SWIG_PATH C:\local\swigwin-3.0.10 SWIG (erforderlich für CNTK Python-, Java- und C#/.NET-Unterstützung)
ZLIB_PATH c:\local\zlib-vs17 Komprimierungsbibliothek (erforderlich für ImagerReader-Build)
VS2017INSTALLDIR C:\Programme (x86)\Microsoft Visual Studio\version\offering CNTK auf Windows (erforderlich für das Erstellen von CNTK 2,4+ mit VS2017)

In einer Befehlsshell können Sie diese Befehle verwenden, um die Umgebungsvariablen auf Ihrem Computer festzulegen:

setx  BOOST_INCLUDE_PATH c:\local\boost_1_60_0-msvc-14.0
setx  BOOST_LIB_PATH c:\local\boost_1_60_0-msvc-14.0\lib64-msvc-14.0
setx  CUB_PATH c:\local\cub-1.7.4
setx  CUDNN_PATH C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda
setx  MKL_PATH C:\local\mklml-mkldnn-0.14
setx  OPENCV_PATH_V31 c:\local\Opencv3.1.0\build
setx  PROTOBUF_PATH c:\local\protobuf-3.1.0-vs17
setx  SWIG_PATH c:\local\swigwin-3.0.10
setx  ZLIB_PATH c:\local\zlib-vs17

Die CUDA_PATH Variablen und CUDA_PATH_V9_0 Umgebungsvariablen sollten von Ihnen nicht direkt geändert werden. Das NVIDIA CUDA-Installationsprogramm definiert diese Variablen direkt.

Es gibt mehrere zusätzliche Umgebungsvariablen, die zum Definieren der CNTK Features verwendet werden können, die Sie auf Ihrem System erstellen. Wenn Sie diese Umgebungsvariablen nicht auf Ihrem System festgelegt haben, wird der Standardwert angenommen.

Umgebungsvariable Standardwert
CNTK_ENABLE_ASGD true Parallele ASGD-Daten
CNTK_ENABLE_1BITSGD false 1Bit SGD
CNTK_PY27_PATH Pfad zur CNTK Python 2.7-Umgebung
CNTK_PY35_PATH Pfad zur CNTK Python 3.5-Umgebung
CNTK_PY36_PATH Pfad zur CNTK Python 3.6-Umgebung

Angenommen, die Standardwerte:

  • DataParallel ASGD wird erstellt
  • 1Bit SGD wird nicht erstellt
  • Mit nicht definierten CNTK_PY.._PATHPython-Bibliotheken wird nicht erstellt.

Zusätzliche Umgebungsvariablen

Es gibt zusätzliche Umgebungsvariablen, die den Kompilierungsprozess beeinflussen können:

Umgebungsvariablen
CNTK_CUDA_CODEGEN_DEBUG CNTK_CUDA_CODEGEN_RELEASE Mit diesen Umgebungsvariablen können Sie die NVidia-Compilerzielarchitekturen definieren. Wenn Sie z. B. eine Variable compute_35,sm_35;compute_50,sm_50 festlegen, wird nur 3.5- und 5.0-kompatible Cubin- und PTX-Informationen erstellt. Ausführliche Informationen dazu finden Sie in der Dokumentation zum NVidia-Compiler.

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