Linux バイナリ スクリプトのセットアップ

  • [アーティクル]

Docker コンテナーとしてCNTKする

さらに移動する前に、Docker Hubから事前構築済みの Docker コンテナーとしてCNTKをデプロイすることを検討してください。 対応するセクションを読み取る。

Linux 上のスクリプトを使用したバイナリ インストールのCNTK

このページでは、準備したバイナリディストリビューションに基づいてMicrosoft Cognitive Toolkit(CNTK)をインストールするプロセスについて説明し、当社のウェブサイトからダウンロードすることができます。 迅速に稼働を開始する簡単な方法です。

このページでは、CNTKで使用可能なすべてのインストール オプションの概要を確認できます。

CNTK バイナリ、CNTKの前提条件をインストールし、お使いのコンピューターに Python 2.7、3.5、または 3.6 環境を作成 (または更新) します。 変更は、他のインストールされているソフトウェアに影響を与えないように、できるだけローカライズされています。 コンピューターに以前のバージョンの CNTK2 を既にインストールしている場合、スクリプトはこのインストールを更新します。

バイナリをインストールするには、次の手順に従ってください。 インストール スクリプトは必要な依存関係をさらにダウンロードするため、スクリプトの実行時にインターネット接続が必要になります。

スクリプトは Ubuntu 14.04 と 16.04 でのみテストされました。 他のプラットフォームで実行すると、発生する可能性のあるエラーに関する警告が生成されます。

手順 1: [リリース] ページから適切なバイナリ パッケージCNTKダウンロードします。 tar を開梱します。

注: マシンに NVidia GPU がある場合 にのみ 、GPU バイナリ ダウンロードを選択します。

手順 2: bash インストール スクリプトを実行する

以下では、CNTKバイナリ パッケージ/home/usernameを開梱したものとします。 Python の任意のバージョンに応じて、次のコマンドCNTK使用してください。

  • 次のコマンドを実行して、CNTK Python 3.5 ベースの環境をインストールします。
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh
  • このスクリプトでは、Python 2.7 または Python 3.6 ベースのCNTK環境のインストールもサポートされています。 これを行うには、値27を追加するか36、オプションのパラメーター--py-versionをコマンドに追加します。たとえば、次のコマンドを実行して、CNTK Python 3.5 ベースの環境をインストールします。
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --py-version 35
  • このスクリプトでは、Anaconda インストールの場所をカスタマイズしたり、既存の Anaconda インストールを使用したりすることもできます。 Anaconda のインストール パスを指定するには、このオプション --anaconda-basepath <path> を使用します。 ユーザー指定のパスが存在しない場合は、スクリプトによって作成され、Anaconda がインストールされます。 次に例を示します。
    cd /home/username/cntk/Scripts/install/linux
./install-cntk.sh --anaconda-basepath /usr/local/anaconda3

スクリプトは、リモートの場所から複数のインストール パッケージをダウンロードします。 実行には少し時間がかかります (Ubuntu 16.04 では少なくとも 20 分、Ubuntu 14.04 では、システムに必要なパッケージに応じてさらに多くの時間が必要です)。

セットアップが正常に完了すると、スクリプトによって、CNTK Python 環境スクリプトの場所と、CNTKチュートリアルと例の場所が通知されます。

手順 3: セットアップを確認する (Python)

  • インストール スクリプトで指定したコマンドを実行して、CNTK環境をアクティブにします (前の手順を参照)。 この例では、次のようになります。

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

  • ディレクトリからTutorials例を実行して、インストールを確認します。 python NumpyInterop/FeedForwardNet.py を実行します。 コンソールに次の出力が表示されます。

    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

  • 次のコマンドを実行して、いくつかのチュートリアルを含む Jupyter ノートブックを実行します。

    cd /home/username/cntk/Tutorials
jupyter notebook

これにより、使用可能なすべてのノートブックを実行する準備が整ったブラウザーが生成されます。 ノートブックの実行に失敗した場合は、アクティブ化された CNTK Python 環境から実行conda install jupyterします。