Configurar Windows Python

Instalando CNTK para Python no Windows

Esta página orientará você durante o processo de instalação do Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) a ser usado do Python no Windows. Se você estiver procurando qualquer outro tipo de suporte para configurar um ambiente de build CNTK ou instalar CNTK em seu sistema, você deverá ir aqui em vez disso.

Oferecemos três maneiras de instalar CNTK para Python:

1. Instalação de PyPI
2. Arquivos wheel (.whl) para cada versão
3. Builds noturnos

1. Instalar por meio do PyPI

A partir do CNTK versão 2.5, os usuários agora podem instalar CNTK via PyPI.

Se esta for a primeira vez que você instala CNTK por meio do PyPI, aconselhamos que você primeiro desinstale as versões anteriores: pip uninstall <url>.

Instalação de CNTK pela primeira vez

Para instalar a versão somente da CPU do CNTK:

C:\> pip install cntk

Para instalar a versão da GPU do CNTK:

C:\> pip install cntk-gpu

Atualizar uma instalação de CNTK existente

Se você já tiver uma versão anterior (2.5+) de CNTK instalada, poderá instalar uma nova versão do CNTK em sua instalação existente.

Para atualizar a versão somente da CPU do CNTK:

C:\> pip install --upgrade --no-deps cntk

Para atualizar a versão da GPU do CNTK:

C:\> pip install --upgrade --no-deps cntk-gpu

Observação: recomendamos que você não tenha os pacotes e cntk-gpu os pacotes cntk instalados simultaneamente.

2. Instalar a partir de arquivos de roda

Dependendo do Python e CNTK versão (CPU ou GPU), fornecemos arquivos de roda (.whl) diferentes para instalar CNTK. Selecione a instalação correta na lista abaixo e substitua o nome e/ou o link durante a instalação. Para CNTK 2.5+, recomendamos que você simplesmente instale por meio do PyPI.

• Instalação fácil do pip para o Anaconda3 4.1.1
• Instalação fácil do pip para o Anaconda2 4.3.0.1

Anaconda3

Estamos testando CNTK com o Anaconda3 4.1.1 (64 bits) e as versões 2.7 e 3.5 do Python, bem como o Anaconda3 4.3.1 com o Python versão 3.6. Se você não tiver uma instalação do Anaconda3 Python, instale o Anaconda3 4.1.1 Python para Windows (64 bits).

Abaixo, supomos que o Anaconda esteja instalado e que ele esteja listado antes de qualquer outra instalação do Python em seu PATH. Se você planeja usar uma versão habilitada para GPU do CNTK, precisará de uma placa gráfica compatível com CUDA 9 e drivers gráficos atualizados instalados em seu sistema. Verifique se você está instalando o CUDA 9.0 e não o CUDA 9.1.

instalação de pip sem um ambiente

Essa é a opção mais fácil e o único motivo para evitá-la é se você precisar de versões específicas de determinados pacotes. Se você tiver outros pacotes que exijam uma versão antiga do numpy, pule para esta seção.

Instalação de CNTK pela primeira vez

Se esta for a primeira vez que você instalar CNTK, execute

C:\> pip install <url>

onde <url> está a URL do arquivo de roda correspondente na tabela na parte superior desta página. Por exemplo, se você tiver o Python 3.5 e quiser instalar a versão somente da CPU, execute

C:\> pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.6-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Continuar com um teste de instalação rápida

Atualizar uma instalação de CNTK existente

Se você já tiver uma versão anterior do CNTK instalada, poderá instalar uma nova versão do CNTK sobre sua instalação existente. É importante fornecer o e --no-deps as --upgrade opções.

C:\> pip install --upgrade --no-deps <url>

onde <url> está a URL do arquivo de roda correspondente na tabela na parte superior desta página. Depois de concluir esta etapa de atualização, você pode começar a trabalhar com CNTK no Python ou instalar exemplos e tutoriais.

Teste de instalação rápida

Um teste rápido de que a instalação foi bem-sucedida pode ser feito consultando a versão CNTK:

C:\> python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

Agora você instalou CNTK com êxito e pode começar a desenvolver/treinar/avaliar com CNTK no Python!

Continuar com a instalação de exemplos e tutoriais

instalação de pip em um ambiente

Abaixo, criaremos um novo ambiente do Python 3.5 dentro do Anaconda chamado cntk-py35 e instalaremos CNTK nesse ambiente. Se você quiser uma versão CNTK diferente, a versão do Python ou um nome de ambiente diferente, ajuste os parâmetros adequadamente.

Abra um shell de comando padrão, crie o ambiente, torne-o ativo e instale-o 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

Um teste rápido de que a instalação foi bem-sucedida pode ser feito consultando a versão CNTK:

C:\> python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

Agora você instalou CNTK com êxito e pode começar a desenvolver/treinar/avaliar com CNTK no Python!

Continuar com uma instalação de exemplos e tutoriais

Anaconda2

Se você precisar de um ambiente raiz do Python 2.7, recomendamos instalar o Anaconda2 4.3.0.1 (64 bits).

Abaixo, presumimos que o Anaconda2 está instalado e que ele está listado antes de qualquer outra instalação do Python em seu PATH. Se você planeja usar uma versão habilitada para GPU do CNTK, precisará de uma placa gráfica compatível com CUDA 9 e drivers gráficos atualizados instalados em seu sistema.

Anaconda2: CNTK pré-requisitos

CNTK requer o Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 instalado em seu sistema (em muitos casos, esse já será o caso). O instalador do Runtime do VS2017 (VC_redist.x64.exe) pode ser baixado aqui.

Anaconda2: pip install

As etapas de instalação para CNTK no Anaconda2 são idênticas à

• Anaconda3: Primeira vez CNTK instalação
• Anaconda3: atualizar uma instalação de CNTK existente

Apenas certifique-se de selecionar arquivos de roda compatíveis com Python 2.7 na tabela de URL na parte superior desta página.

3. Instalar de builds noturnos

Se você preferir instalar ou atualizar CNTK do build noturno mais recente em vez de uma versão oficial, oferecemos CNTK pacotes noturnos. Você pode acessar os pacotes CNTK dos últimos builds noturnos aqui.

Se você estiver usando um build noturno, precisará instalar separadamente alguns pacotes de terceiros e adicioná-los à variável de ambiente PATH. Siga a seção abaixo para obter instruções. Por exemplo, se você estiver instalando a versão de GPU do CNTK, também precisará instalar os pacotes específicos da GPU listados na seção a seguir.

Variáveis de ambiente e pacotes obrigatórios

OPCIONAL: pacotes GPU-Specific

Se você pretende usar CNTK com GPU, siga esta página para instalar e configurar o ambiente adequadamente.

Depois de instalar os pacotes de GPU mencionados acima, adicione-os à variável de ambiente PATH, por exemplo.

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

O padrão CNTK biblioteca matemática é a Intel MKL (Biblioteca intel math kernel). Siga esta página para instalá-la em seu sistema.

• Prepend seu caminho para a variável PATHde ambiente, por exemplo:

    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%PATH%"

OPCIONAL: OpenCV

CNTK 2.2 requer que o OpenCV (Pesquisa Visual Computacional de Software Livre) seja instalado, mas é opcional para CNTK 2.3+. Siga esta página para instalá-la.

Você precisará instalar o OpenCV para CNTK 2.3+ se quiser usar os seguintes componentes:

• leitor de imagem CNTK
• CNTK Gravador de Imagens – necessário para usar o recurso Imagem do TensorBoard.

Prepend the environment variable PATH pointing to the OpenCV build folder, por exemplo,

setx PATH "C:\local\opencv3.10\build\x64\vc14\bin;%PATH%"

Instalando exemplos e tutoriais

Fornecemos vários exemplos e tutoriais com CNTK. Depois de instalar CNTK você pode instalar os exemplos/tutoriais e notebooks Jupyter. Se você instalou CNTK em um ambiente python, verifique se ativou o ambiente antes de executar este comando:

C:\> python -m cntk.sample_installer

Isso baixará os exemplos/tutoriais, instalará os pacotes do Python necessários e copiará os exemplos em um diretório nomeado CNTK-Samples-VERSION (VERSION é substituído pela versão CNTK real) abaixo do diretório de trabalho atual.

Agora você pode seguir a descrição padrão para testar sua instalação do Python e executar os tutoriais ou notebooks Jupyter.