Настройка Windows Python
Установка CNTK для Python на Windows
На этой странице описан процесс установки Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для использования из Python в Windows. 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 из PyPI
В выпуске CNTK 2.5 пользователи теперь могут устанавливать CNTK с помощью PyPI.
Если вы впервые устанавливаете CNTK через PyPI, рекомендуется сначала удалить все предыдущие версии: pip uninstall <url>
При первой установке CNTK
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.
- Простая установка pip для Anaconda3 4.1.1
- Простая установка pip для Anaconda2 4.3.0.1
| Python | Вкус | URL-адрес |
|---|---|---|
| 2.7 | CPU-Only | https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp27-cp27m-win_amd64.whl |
| Графический процессор | 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 |
| Графический процессор | 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 |
| Графический процессор | https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-win_amd64.whl |
Anaconda3
Мы тестируем CNTK с Anaconda3 4.1.1 (64-разрядная версия) и Python версии 2.7 и 3.5, а также Anaconda3 4.3.1 с Python версии 3.6. Если у вас нет Python установки Anaconda3, установите Anaconda3 4.1.1 Python для Windows (64-разрядная версия).
Ниже предполагается, что Anaconda установлен и что он указан перед любыми другими Python установками в пути. 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. Убедитесь, что вы устанавливаете CUDA 9.0, а не CUDA 9.1.
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
C:\> 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 и вы хотите установить версию только ЦП, запустите
C:\> pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Продолжайте работу с тестом быстрой установки
Обновление существующей установки CNTK
Если у вас уже установлена предыдущая версия CNTK, можно установить новую версию CNTK над существующей установкой. Важно указать и --upgrade--no-deps варианты.
C:\> pip install --upgrade --no-deps <url>
где <url> находится соответствующий URL-адрес файла колесика в таблице в верхней части этой страницы. После завершения этого шага обновления можно начать работу с CNTK в Python или установить примеры и руководства.
Тест быстрой установки
Быстрый тест успешной установки можно выполнить, запросив CNTK версию:
C:\> python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"
Теперь вы успешно установили CNTK, и вы можете приступить к разработке, обучению и оценке с помощью CNTK в Python!
Продолжайте установку примеров и руководств
Установка pip в среде
Ниже мы создадим новую среду Python 3.5 в Anaconda с именем cntk-py35 и установим CNTK pip-install в этой среде. Если требуется другая версия CNTK, Python или другое имя среды, измените параметры соответствующим образом.
Откройте стандартную командную оболочку, создайте среду, сделайте ее активной и 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
Быстрый тест успешной установки можно выполнить, запросив CNTK версию:
C:\> python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"
Теперь вы успешно установили CNTK, и вы можете приступить к разработке, обучению и оценке с помощью CNTK в Python!
Продолжайте установку примеров и руководств
Anaconda2
Если требуется Python корневой среды версии 2.7, рекомендуется установить Anaconda2 4.3.0.1 (64-разрядная версия).
Ниже предполагается, что Anaconda2 установлен и что он указан перед любыми другими Python установками в path. 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.
Anaconda2: CNTK предварительные требования
CNTK требует Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 установки в вашей системе (во многих случаях это уже будет так).
Установщик среды выполнения VS2017 (VC_redist.x64.exe) можно скачать здесь.
Anaconda2: pip install
Шаги установки для CNTK в Anaconda2 идентичны
Просто убедитесь, что в верхней части этой страницы выберите Python совместимые файлы колесика 2.7 из таблицы URL-адресов.
3. Установка из ночных сборок
Если вы предпочитаете устанавливать или обновлять CNTK после последней ночной сборки, а не официального выпуска, мы предлагаем CNTK ночные пакеты. Вы можете получить доступ к пакетам CNTK из последних ночных сборок здесь.
Если вы используете ночную сборку, необходимо отдельно установить некоторые сторонние пакеты и добавить их в переменную среды PATH. Следуйте приведенным ниже инструкциям. 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 GPU, перейдите на эту страницу, чтобы установить и настроить среду соответствующим образом.
После установки вышеупомянутых пакетов GPU добавьте их в переменную среды PATH, например.
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
По умолчанию CNTK математическая библиотека — библиотека ядра Intel Math (Intel MKL). Перейдите на эту страницу , чтобы установить ее в системе.
- Добавьте путь к переменной
PATHсреды, например:
setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%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 средство записи изображений — требуется для использования функции image TensorBoard.
Добавляет переменную PATH среды, указывающую на папку сборки OpenCV, например.
setx PATH "C:\local\opencv3.10\build\x64\vc14\bin;%PATH%"
Установка примеров и руководств
Мы предоставляем различные примеры и руководства с помощью CNTK. После установки CNTK можно установить примеры и учебники и записные книжки Jupyter. Если вы установили CNTK в среду Python, перед выполнением этой команды убедитесь, что вы активировали среду:
C:\> python -m cntk.sample_installer
При этом будут загружены примеры и учебники, установлены необходимые пакеты Python и копируются примеры в каталог с именем CNTK-Samples-VERSION (VERSIONон заменяется фактической версией CNTK) под текущим рабочим каталогом.
Теперь вы можете следовать стандартному описанию, чтобы протестировать установку из Python и запустить учебники или записные книжки Jupyter.