Configurare lo script binario Linux

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CNTK come contenitore Docker

Prima di continuare, è possibile valutare la possibilità di distribuire CNTK come contenitore Docker predefinito da Docker Hub. Leggere la sezione corrispondente.

CNTK'installazione binaria con script in Linux

Questa pagina illustra il processo di installazione del Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) in base a una distribuzione binaria preparata ed è possibile scaricarla dal nostro sito Web. È un modo semplice per iniziare rapidamente a funzionare.

È possibile trovare una panoramica di tutte le opzioni di installazione disponibili per CNTK in questa pagina.

Verranno installati i file binari CNTK, i prerequisiti CNTK e verrà creato (o aggiornato) un ambiente Python 2.7, 3.5 o 3.6 nel computer. Le modifiche sono il più possibile localizzate per non influire su altri software installati. Se nel computer è già stata installata una versione precedente di CNTK2, lo script aggiornerà l'installazione.

Seguire questa procedura per installare i file binari. Lo script di installazione scaricherà anche le dipendenze necessarie, quindi è necessaria una connessione Internet durante l'esecuzione dello script.

Lo script è stato testato solo in Ubuntu 14.04 e 16.04. Verrà generato un avviso relativo ai possibili errori se eseguito in qualsiasi altra piattaforma.

Passaggio 1: Scaricare il pacchetto binario appropriato da CNTK pagina Versioni. Decomprimere il tar.

Nota: scegliere un download binario GPU solo se il computer ha una GPU NVidia.

Passaggio 2: Eseguire lo script di installazione bash

Di seguito si presuppone che sia stato decompresso il pacchetto binario CNTK in /home/username. Usare i comandi seguenti, a seconda della versione di Python CNTK preferita:

  • Eseguire questi comandi per installare un ambiente basato su Python 3.5 CNTK:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh
  • Lo script supporta anche l'installazione di un ambiente di CNTK basato su Python 2.7 o Python 3.6. A tale scopo, aggiungere il valore 27 o 36 al parametro --py-version facoltativo al comando, ad esempio per eseguire questi comandi per installare un ambiente basato su Python 3.5 CNTK:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --py-version 35
  • Lo script consente anche di personalizzare il percorso dell'installazione di Anaconda o di usare un'installazione Anaconda esistente. Usare l'opzione --anaconda-basepath <path> per specificare un percorso di installazione di Anaconda. Se il percorso fornito dall'utente non esiste, lo script lo creerà e installerà Anaconda in esso. Ad esempio:
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --anaconda-basepath /usr/local/anaconda3

Lo script scaricherà diversi pacchetti di installazione da percorsi remoti. L'esecuzione richiederà del tempo (attendere almeno 20 minuti in Ubuntu 16.04 e ancora di più in Ubuntu 14.04, a seconda dei pacchetti necessari nel sistema).

Al termine dell'installazione, lo script informerà il percorso dello script dell'ambiente Python CNTK e il percorso delle esercitazioni ed esempi di CNTK.

Passaggio 3: Verificare la configurazione (Python)

  • Attivare CNTK ambiente eseguendo il comando specificato dallo script di installazione (vedere il passaggio precedente). In questo esempio sarà:

    source "/home/username/cntk/activate-cntk"

  • Eseguire un esempio dalla Tutorials directory per verificare l'installazione. Eseguire python NumpyInterop/FeedForwardNet.py. Nella console dovrebbe essere visualizzato l'output seguente:

    Minibatch[   1- 128]: loss = 0.564038 * 3200
Minibatch[ 129- 256]: loss = 0.308571 * 3200
Minibatch[ 257- 384]: loss = 0.295577 * 3200
Minibatch[ 385- 512]: loss = 0.270765 * 3200
Minibatch[ 513- 640]: loss = 0.252143 * 3200
Minibatch[ 641- 768]: loss = 0.234520 * 3200
Minibatch[ 769- 896]: loss = 0.231275 * 3200
Minibatch[ 897-1024]: loss = 0.215522 * 3200
Finished Epoch [1]: loss = 0.296552 * 25600
error rate on an unseen minibatch 0.040000

  • Eseguire i notebook di Jupyter, che contengono diverse esercitazioni, eseguendo i comandi seguenti:

    cd /home/username/cntk/Tutorials
jupyter notebook

Verrà generato un browser con tutti i notebook disponibili pronti per l'esecuzione. Se i notebook non vengono eseguiti, eseguire conda install jupyter dal CNTK ambiente Python attivato.