Настройка Python Linux
Обязательные пакеты
OpenMPI
CNTK требуется установить OpenMPI 1.10.x в вашей системе. На Ubuntu 16.04 установите его следующим образом:
sudo apt-get install openmpi-bin
Убедитесь, что ее библиотеки можно найти, например путем настройки LD_LIBRARY_PATH
.
Установка CNTK для Python в Linux
На этой странице описан процесс установки Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для использования из Python в Linux. Обратите внимание, что Ubuntu 14.04 поддерживается для CNTK версии 2.3.1 и ниже. Все выпуски 2.4+ официально поддерживают только Ubuntu 16.04.
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. Обратите внимание, что официально поддерживается только Ubuntu 16.04.
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
Python | Вкус | URL-адрес |
---|---|---|
2.7 | CPU-Only | https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl |
Графический процессор | 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 |
Графический процессор | 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 |
Графический процессор | https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl |
Anaconda3
Мы тестируем CNTK с Anaconda3 4.1.1 и Python версии 2.7, 3.5, а также Anaconda3 4.3.1 с Python версии 3.6. Если у вас нет установки Anaconda3 Python, установите Anaconda3 4.1.1 Python для Linux (64-разрядная версия).
Ниже предполагается, что приведенные выше предварительные требования выполнены. 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. Кроме того, предполагается, что Anaconda установлен и что он указан перед любыми другими установками Python в пути.
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
$ 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
$ pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Продолжайте работу с тестом быстрой установки
Обновление существующей установки CNTK
Если у вас уже установлена предыдущая версия CNTK, можно установить новую версию CNTK поверх существующей установки. Важно указать --upgrade
и --no-deps
варианты.
$ pip install --upgrade --no-deps <url>
где <url>
находится соответствующий URL-адрес файла колесика в таблице в верхней части этой страницы. Завершив этот шаг обновления, вы можете приступить к работе с CNTK в Python или установить примеры и руководства.
Тест быстрой установки
Быстрый тест успешной установки можно выполнить, запросив версию CNTK:
$ python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"
Вы успешно установили CNTK, и вы можете приступить к разработке, обучению и оценке с помощью CNTK в Python!
Продолжение установки примеров и учебников
Установка pip в среде
Ниже мы создадим новую среду Python 3.5 в вызываемой cntk-py35
среде Anaconda и установим CNTK pip-install в этой среде. Если требуется другая версия CNTK, версия Python или имя среды, измените параметры соответствующим образом.
Откройте командную оболочку, создайте среду, сделайте ее активной и 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
Быстрый тест успешной установки можно выполнить, запросив версию CNTK:
$ python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"
Вы успешно установили CNTK, вы можете приступить к разработке, обучению и оценке с помощью CNTK в Python!
Продолжение установки примеров и учебников
Анаконда2
Если требуется Python корневой среды 2.7, рекомендуется установить Anaconda2 4.3.0 Python для Linux (64-разрядная версия). Ниже предполагается, что приведенные выше предварительные требования выполнены. 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. Кроме того, предполагается, что Anaconda2 установлен и что он указан перед любыми другими установками Python в пути.
Anaconda2: pip install
Шаги установки для CNTK в Anaconda2 идентичны
Просто выберите Python совместимые файлы колесика версии 2.7 из таблицы URL-адресов в верхней части этой страницы.
3. Установка из ночных сборок
Если вы предпочитаете устанавливать или обновлять CNTK с последней ночной сборки, а не официального выпуска, мы предлагаем CNTK ночные пакеты. Вы можете получить доступ к пакетам CNTK из последних ночных сборок здесь.
При использовании ночной сборки необходимо отдельно установить некоторые сторонние пакеты и их в переменную среды PATH (помимо требований OpenMPI , перечисленных здесь). Инструкции см. в разделе ниже. 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 поддержкой GPU, перейдите на эту страницу, чтобы установить и настроить среду соответствующим образом.
После установки вышеупомянутых пакетов GPU добавьте их в переменную среды PATH, например.
MKL
По умолчанию CNTK математической библиотекой является библиотека ядра Intel Math (Intel MKL). Перейдите на эту страницу , чтобы установить ее
- Экспортируйте путь к переменной
LD_LIBRARY_PATH
среды, например:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
НЕОБЯЗАТЕЛЬНО: OpenCV
CNTK 2.2 требуется установить Компьютерное зрение с открытым кодом (OpenCV), но это необязательно для CNTK 2.3 и более поздних версий. Перейдите на эту страницу , чтобы установить ее.
Если вы хотите использовать следующие компоненты, необходимо установить OpenCV для CNTK 2.3 и более поздних версий:
- средство чтения изображений CNTK
- CNTK модуль записи изображений — требуется для использования функции Image TensorBoard.
Экспорт переменной LD_LIBRARY_PATH
среды, указывающей на папку сборки OpenCV, например
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv-3.1.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH
Установка примеров и учебников
Мы предоставляем различные примеры и руководства с CNTK. После установки CNTK вы можете установить примеры и учебники и записные книжки Jupyter. Если вы установили CNTK в среду Python, убедитесь, что среда активирована перед выполнением этой команды:
$ python -m cntk.sample_installer
При этом будут загружены примеры и учебники, установлены необходимые пакеты Python и скопированы примеры в каталог с именем CNTK-Samples-VERSION
(VERSION
вместо фактической версии CNTK) под текущим рабочим каталогом.
Теперь можно следовать стандартному описанию, чтобы протестировать установку из Python и запустить учебники или записные книжки Jupyter.