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Installazione Windows Python

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Installazione di CNTK per Python in Windows

Questa pagina illustra il processo di installazione del Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) da usare da Python in Windows. Se si sta cercando un altro tipo di supporto per configurare un ambiente di compilazione CNTK o l'installazione di CNTK nel sistema, è consigliabile andare qui.

Sono disponibili tre modi per installare CNTK per Python:

  1. Installazione di PyPI
  2. File wheel (.whl) per ogni versione
  3. Compilazioni notturne

1. Installare da PyPI

A partire dalla versione CNTK 2.5, gli utenti possono ora installare CNTK tramite PyPI.

Se questa è la prima volta che si installa CNTK tramite PyPI, è consigliabile disinstallare prima tutte le versioni precedenti: pip uninstall <url>.

Prima volta CNTK'installazione

Per installare la versione solo CPU di CNTK:

C:\> pip install cntk

Per installare la versione GPU di CNTK:

C:\> pip install cntk-gpu

Aggiornare un'installazione di CNTK esistente

Se si dispone già di una versione precedente (2.5+) di CNTK installata, è possibile installare una nuova versione di CNTK tramite l'installazione esistente.

Per aggiornare la versione solo CPU di CNTK:

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

Per aggiornare la versione gpu di CNTK:

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

Nota: si consiglia di non avere entrambi cntk i cntk-gpu pacchetti installati contemporaneamente.

2. Installare da file a rotelle

A seconda della versione di Python e CNTK (CPU o GPU) vengono forniti file di ruota (con estensione whl) diversi per installare CNTK. Selezionare l'installazione corretta dall'elenco seguente e sostituire il nome e/o il collegamento durante l'installazione. Per CNTK 2.5+, è consigliabile installare semplicemente tramite PyPI.

Python Sapore URL
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

Sono stati sottoposti a test CNTK con Anaconda3 4.1.1 (a 64 bit) e versioni di Python 2.7 e 3.5, nonché Anaconda3 4.3.1 con Python versione 3.6. Se non si dispone di un'installazione di Python Anaconda3, installare Anaconda3 4.1.1 Python per Windows (a 64 bit).

Di seguito si presuppone che Anaconda sia installato e che sia elencato prima di qualsiasi altra installazione python nel percorso. Se si prevede di usare una versione abilitata per GPU di CNTK, è necessaria una scheda grafica conforme a CUDA 9 e i driver grafici aggiornati installati nel sistema. Assicurarsi di installare CUDA 9.0 e non CUDA 9.1.

installazione pip senza un ambiente

Questa è l'opzione più semplice e l'unico motivo per evitarlo è se sono necessarie versioni specifiche di determinati pacchetti. Se sono presenti altri pacchetti che richiedono una versione precedente di numpy, passare a questa sezione.

Prima volta CNTK'installazione

Se questa è la prima volta che si installa CNTK, eseguire

C:\> pip install <url>

dove <url> è l'URL del file wheel corrispondente nella tabella nella parte superiore di questa pagina. Ad esempio, se si ha Python 3.5 e si vuole installare la versione solo CPU, eseguire

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

Continuare con un test di installazione rapido

Aggiornare un'installazione di CNTK esistente

Se è già installata una versione precedente di CNTK, è possibile installare una nuova versione di CNTK nell'installazione esistente. È importante fornire le --upgrade opzioni e --no-deps .

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

dove <url> è l'URL del file wheel corrispondente nella tabella nella parte superiore di questa pagina. Dopo aver completato questo passaggio di aggiornamento, è possibile iniziare a usare CNTK in Python o installare esempi ed esercitazioni.

Test di installazione rapida

È possibile eseguire un rapido test dell'installazione eseguendo una query sulla versione CNTK:

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

L'installazione di CNTK è stata completata ed è possibile iniziare a sviluppare/formare/valutare con CNTK in Python.

Continuare con l'installazione di esempi ed esercitazioni

pip install in un ambiente

Di seguito verrà creato un nuovo ambiente Python 3.5 all'interno di Anaconda denominato cntk-py35 e verrà installato pip CNTK in questo ambiente. Se si desidera una versione di CNTK diversa, una versione di Python o un nome di ambiente diverso, modificare i parametri di conseguenza.

Aprire una shell dei comandi standard, creare l'ambiente, renderlo attivo e 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

È possibile eseguire un rapido test dell'installazione eseguendo una query sulla versione CNTK:

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

L'installazione di CNTK è stata completata ed è possibile iniziare a sviluppare/formare/valutare con CNTK in Python.

Continuare con un'installazione di esempi ed esercitazioni

Anaconda2

Se è necessario un ambiente radice Python 2.7, è consigliabile installare Anaconda2 4.3.0.1 (64 bit).

Di seguito si presuppone che Anaconda2 sia installato e che sia elencato prima di qualsiasi altra installazione di Python nel percorso. Se si prevede di usare una versione abilitata per GPU di CNTK, è necessaria una scheda grafica conforme a CUDA 9 e driver grafici aggiornati installati nel sistema.

Anaconda2: prerequisiti di CNTK

CNTK richiede l'installazione Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 nel sistema (in molti casi questo sarà già il caso). Il programma di installazione per VS2017 Runtime (VC_redist.x64.exe) può essere scaricato qui.

Anaconda2: pip install

I passaggi di installazione per CNTK in Anaconda2 sono identici a

Assicurarsi di selezionare i file delle ruote compatibili con Python 2.7 dalla tabella URL nella parte superiore di questa pagina.

3. Installare da compilazioni notturne

Se si preferisce installare o aggiornare CNTK dalla build notturna più recente anziché da una versione ufficiale, offriamo CNTK pacchetti notturni. È possibile accedere ai pacchetti CNTK dalle build notturne più recenti qui.

Se si usa una compilazione notturna, sarà necessario installare separatamente alcuni pacchetti di terze parti e aggiungerli alla variabile di ambiente PATH. Seguire la sezione seguente per istruzioni. Ad esempio, se si installa la versione GPU di CNTK, sarà necessario installare anche i pacchetti specifici della GPU elencati nella sezione seguente.

Variabili di ambiente e pacchetti obbligatori

FACOLTATIVO: pacchetti GPU-Specific

Se si intende usare CNTK con GPU, seguire questa pagina per installare e configurare l'ambiente di conseguenza.

Dopo aver installato i pacchetti GPU indicati sopra, aggiungerli alla variabile di ambiente PATH, ad esempio

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 libreria matematica predefinita CNTK è Intel Math Kernel Library (Intel MKL).The default CNTK math library is the Intel Math Kernel Library (Intel MKL). Seguire questa pagina per installarla nel sistema.

  • Anteporre il percorso alla variabile PATHdi ambiente, ad esempio:
    setx PATH "c:\local\mklml-2018.0.3\lib;%PATH%"
FACOLTATIVO: OpenCV

CNTK 2.2 richiede l'installazione di open source Visione artificiale (OpenCV), ma è facoltativo per CNTK 2.3+. Seguire questa pagina per installarla.

È necessario installare OpenCV per CNTK 2.3+ se si vogliono usare i componenti seguenti:

  • Lettore di immagini CNTK
  • CNTK Image Writer : necessario per usare la funzionalità Immagine di TensorBoard.

Anteporre la variabile di ambiente che punta alla cartella di compilazione PATH OpenCV, ad esempio

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

Installazione di esempi ed esercitazioni

Vengono forniti vari esempi ed esercitazioni con CNTK. Dopo aver installato CNTK è possibile installare gli esempi/esercitazioni e i notebook di Jupyter. Se è stato installato CNTK in un ambiente Python, assicurarsi di aver attivato l'ambiente prima di eseguire questo comando:

C:\> python -m cntk.sample_installer

Verranno scaricati gli esempi/esercitazioni, installati i pacchetti Python necessari e copiati gli esempi in una directory denominata CNTK-Samples-VERSION (VERSION viene sostituita con la versione effettiva CNTK) sotto la directory di lavoro corrente.

È ora possibile seguire la descrizione standard per testare l'installazione da Python ed eseguire le esercitazioni o i notebook di Jupyter.