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Instalación de CNTK para Python en Windows

Esta página le guiará por el proceso de instalación del Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) para usarlo desde Python en Windows. Si busca cualquier otro tipo de soporte técnico para configurar un entorno de compilación de CNTK o instalar CNTK en el sistema, debe ir aquí en su lugar.

Ofrecemos tres maneras de instalar CNTK para Python:

  1. Instalación de PyPI
  2. Archivos Wheel (.whl) para cada versión
  3. Compilaciones nocturnas

1. Instalación desde PyPI

A partir de la versión CNTK 2.5, los usuarios ahora pueden instalar CNTK a través de PyPI.

Si es la primera vez que instala CNTK a través de PyPI, le recomendamos que desinstale primero las versiones anteriores: pip uninstall <url>.

Primera vez CNTK instalación

Para instalar la versión de solo CPU de CNTK:

C:\> pip install cntk

Para instalar la versión de GPU de CNTK:

C:\> pip install cntk-gpu

Actualizar una instalación de CNTK existente

Si ya tiene instalada una versión anterior (2.5+) de CNTK, puede instalar una nueva versión de CNTK a través de la instalación existente.

Para actualizar la versión de solo CPU de CNTK:

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

Para actualizar la versión de GPU de CNTK:

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

Nota: Le recomendamos que no tenga instalados los cntk paquetes y cntk-gpu simultáneamente.

2. Instalar desde archivos wheel

Dependiendo de la versión de Python y CNTK (CPU o GPU), proporcionamos diferentes archivos wheel (.whl) para instalar CNTK. Seleccione la instalación correcta en la lista siguiente y sustituya el nombre o vínculo durante la instalación. Para CNTK 2.5 y versiones posteriores, se recomienda simplemente instalar a través de PyPI en su lugar.

Python Sabor Resolución
2.7 CPU-Only https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
GPU 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
GPU 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
GPU https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk_gpu-2.7.post1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

Anaconda3

Hemos estado probando CNTK con Anaconda3 4.1.1 (64 bits) y las versiones de Python 2.7 y 3.5, así como Anaconda3 4.3.1 con python versión 3.6. Si no tiene una instalación de Python de Anaconda3, instale Anaconda3 4.1.1 Python para Windows (64 bits).

A continuación se supone que Anaconda está instalado y que se muestra antes de cualquier otra instalación de Python en la ruta de acceso. Si tiene previsto usar una versión habilitada para GPU de CNTK, necesitará una tarjeta gráfica compatible con CUDA 9 y controladores de gráficos actualizados instalados en el sistema. Asegúrese de instalar CUDA 9.0 y no CUDA 9.1.

pip install sin un entorno

Esta es la opción más sencilla y la única razón para evitarlo es si necesita versiones específicas de determinados paquetes. Si tiene otros paquetes que requieren una versión anterior de numpy, vaya a esta sección.

Primera vez CNTK instalación

Si es la primera vez que instala CNTK, ejecute

C:\> pip install <url>

donde <url> es la dirección URL del archivo wheel correspondiente en la tabla de la parte superior de esta página. Por ejemplo, si tiene Python 3.5 y quiere instalar la versión solo de CPU, ejecute

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

Continuar con una prueba de instalación rápida

Actualizar una instalación de CNTK existente

Si ya tiene instalada una versión anterior de CNTK, puede instalar una nueva versión de CNTK a través de la instalación existente. Es importante proporcionar las --upgrade opciones y --no-deps .

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

donde <url> es la dirección URL del archivo wheel correspondiente en la tabla de la parte superior de esta página. Una vez completado este paso de actualización, puede empezar a trabajar con CNTK en Python o instalar ejemplos y tutoriales.

Prueba de instalación rápida

Para realizar una prueba rápida de que la instalación se realizó correctamente, consulte la versión de CNTK:

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

Ahora ha instalado correctamente CNTK y puede empezar a desarrollar, entrenar y evaluar con CNTK en Python.

Continúe con la instalación de ejemplos y tutoriales

instalación de pip en un entorno

A continuación, crearemos un nuevo entorno de Python 3.5 dentro de Anaconda denominado cntk-py35 y pip-install CNTK en este entorno. Si desea una versión de CNTK diferente, una versión de Python o un nombre de entorno diferente, ajuste los parámetros según corresponda.

Abra un shell de comandos estándar, cree el entorno, haga que esté activo y 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

Para realizar una prueba rápida de que la instalación se realizó correctamente, consulte la versión de CNTK:

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

Ahora ha instalado correctamente CNTK y puede empezar a desarrollar, entrenar y evaluar con CNTK en Python.

Continuar con una instalación de ejemplos y tutoriales

Anaconda2

Si necesita un entorno raíz de Python 2.7, se recomienda instalar Anaconda2 4.3.0.1 (64 bits).

A continuación se supone que Anaconda2 está instalado y que se muestra antes de cualquier otra instalación de Python en path. Si planea usar una versión habilitada para GPU de CNTK, necesitará una tarjeta gráfica compatible con CUDA 9 y controladores gráficos actualizados instalados en el sistema.

Anaconda2: requisitos previos de CNTK

CNTK requiere el Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 instalado en el sistema (en muchos casos esto ya será el caso). El instalador del entorno de ejecución de VS2017 (VC_redist.x64.exe) se puede descargar aquí.

Anaconda2: pip install

Los pasos de instalación de CNTK en Anaconda2 son idénticos a

Solo tiene que asegurarse de seleccionar archivos wheel compatibles con Python 2.7 en la tabla de direcciones URL de la parte superior de esta página.

3. Instalar desde compilaciones nocturnas

Si prefiere instalar o actualizar CNTK de la última compilación nocturna en lugar de una versión oficial, ofrecemos CNTK paquetes nocturnos. Puede acceder a los paquetes de CNTK desde las compilaciones nocturnas más recientes aquí.

Si usa una compilación nocturna, deberá instalar por separado algunos paquetes de terceros y agregarlos a la variable de entorno PATH. Siga la sección siguiente para obtener instrucciones. Por ejemplo, si va a instalar la versión de GPU de CNTK, también deberá instalar los paquetes específicos de gpu que se enumeran en la sección siguiente.

Variables de entorno y paquetes necesarios

OPCIONAL: paquetes de GPU-Specific

Si tiene previsto usar CNTK con GPU, siga esta página para instalar y configurar el entorno en consecuencia.

Después de instalar los paquetes de GPU mencionados anteriormente, agréguelos a la variable de entorno PATH, por ejemplo.

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

La biblioteca matemática predeterminada CNTK es la biblioteca de kernels matemáticos de Intel (Intel MKL). Siga esta página para instalarla en el sistema.

  • Anteponer su ruta de acceso a la variable PATHde entorno, por ejemplo:
    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%PATH%"
OPCIONAL: OpenCV

CNTK 2.2 requiere que se instale open source Computer Vision (OpenCV), pero es opcional para CNTK 2.3+. Siga esta página para instalarla.

Deberá instalar OpenCV para CNTK 2.3+ si desea usar los siguientes componentes:

  • lector de imágenes de CNTK
  • CNTK Image Writer: se requiere para usar la característica de imagen de TensorBoard.

Anteponer la variable PATH de entorno que apunta a la carpeta de compilación de OpenCV, por ejemplo,

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

Instalación de ejemplos y tutoriales

Proporcionamos varios ejemplos y tutoriales con CNTK. Después de instalar CNTK puede instalar los ejemplos o tutoriales y cuadernos de Jupyter Notebook. Si ha instalado CNTK en un entorno de Python, asegúrese de activar el entorno antes de ejecutar este comando:

C:\> python -m cntk.sample_installer

Esto descargará los ejemplos o tutoriales, instalará los paquetes de Python necesarios y copiará los ejemplos en un directorio denominado CNTK-Samples-VERSION (VERSION se reemplaza por la versión de CNTK real) debajo del directorio de trabajo actual.

Ahora puede seguir la descripción estándar para probar la instalación desde Python y ejecutar los tutoriales o cuadernos de Jupyter Notebook.