Linux 이진 스크립트 설정

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Docker 컨테이너로 CNTK

더 나아가기 전에 Docker Hub 미리 빌드된 Docker 컨테이너로 CNTK 배포하는 것이 좋습니다. 해당 섹션을 읽습니다.

Linux에서 스크립트를 사용하여 이진 설치 CNTK

이 페이지에서는 준비한 이진 배포를 기반으로 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)를 설치하는 과정을 안내하며 웹 사이트에서 다운로드할 수 있습니다. 그것은 당신이 신속하게 작동 및 실행을 얻을 수있는 쉬운 방법입니다.

이 페이지에서 CNTK 사용할 수 있는 모든 설치 옵션에 대한 개요를 찾을 수 있습니다.

CNTK 이진 파일, CNTK 필수 구성 요소를 설치하고 컴퓨터에 Python 2.7, 3.5 또는 3.6 환경을 만들거나 업데이트합니다. 변경 내용은 설치된 다른 소프트웨어에 영향을 주지 않도록 가능한 한 지역화됩니다. 컴퓨터에 이전 버전의 CNTK2를 이미 설치한 경우 스크립트가 이 설치를 업데이트합니다.

이진 파일을 설치하려면 아래 단계를 따르세요. 설치 스크립트는 필요한 종속성을 추가로 다운로드하므로 스크립트를 실행할 때 인터넷 연결이 필요합니다.

스크립트는 Ubuntu 14.04 및 16.04에서 만 테스트되었습니다. 다른 플랫폼에서 실행되는 경우 가능한 오류에 대한 경고가 생성됩니다.

1단계: CNTK 릴리스 페이지에서 적절한 이진 패키지를 다운로드합니다. 타르를 개봉합니다.

참고: 컴퓨터에 NVidia GPU가 있는 경우에만 GPU 이진 다운로드를 선택합니다.

2단계: bash 설치 스크립트 실행

아래에서는 CNTK 이진 패키지를 압축 해제했다고 가정합니다/home/username. 기본 CNTK Python 버전에 따라 다음 명령을 사용하세요.

  • 다음 명령을 실행하여 CNTK Python 3.5 기반 환경을 설치합니다.
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh
  • 또한 스크립트는 Python 2.7 또는 Python 3.6 기반 CNTK 환경 설치를 지원합니다. 값 또는 36 선택적 매개 변수 --py-version 를 명령에 추가하여 27 이 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 명령을 실행하여 CNTK Python 3.5 기반 환경을 설치할 수 있습니다.
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --py-version 35
  • 또한 이 스크립트를 사용하면 Anaconda 설치 위치를 사용자 지정하거나 기존 Anaconda 설치를 사용할 수 있습니다. 이 옵션을 --anaconda-basepath <path> 사용하여 Anaconda 설치 경로를 지정합니다. 사용자가 제공한 경로가 없으면 스크립트에서 경로를 만들고 Anaconda를 설치합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --anaconda-basepath /usr/local/anaconda3

스크립트는 원격 위치에서 여러 설치 패키지를 다운로드합니다. 실행에는 다소 시간이 걸립니다(시스템에 필요한 패키지에 따라 Ubuntu 16.04에서는 20분 이상, Ubuntu 14.04에서는 더 많은 시간이 소요됨).

성공적으로 설정되면 스크립트는 CNTK Python 환경 스크립트의 위치와 CNTK 자습서 및 예제의 위치를 알려줍니다.

3단계: 설정 확인(Python)

  • 설치 스크립트에서 지정한 명령을 실행하여 CNTK 환경을 활성화합니다(이전 단계 참조). 이 예제에서는 다음과 같습니다.

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

  • 디렉터리에서 Tutorials예제를 실행하여 설치를 확인합니다. python NumpyInterop/FeedForwardNet.py을 실행합니다. 콘솔에 다음 출력이 표시됩니다.

    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

  • 다음 명령을 실행하여 여러 자습서가 포함된 Jupyter Notebook을 실행합니다.

    cd /home/username/cntk/Tutorials
jupyter notebook

그러면 사용 가능한 모든 Notebook을 실행할 준비가 된 브라우저가 생성됩니다. Notebook이 실행되지 않으면 활성화된 CNTK Python 환경에서 실행 conda install jupyter 합니다.