Konfigurowanie CNTK na maszynie
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) obsługuje zarówno 64-bitowe platformy Windows, jak i 64-bitowe. Po zakończeniu instalacji możesz przetestować instalację w języku Python lub wypróbować sekcję samouczków lub przykładów w dokumentacji.
Zaleca się zainstalowanie CNTK ze wstępnie skompilowanych plików binarnych. Jeśli chcesz utworzyć CNTK na podstawie kodu źródłowego, wymagane kroki zostały opisane tutaj.
Instalowanie CNTK ze wstępnie skompilowanych plików binarnych
Aby zainstalować najnowsze wstępnie skompilowane pliki binarne na maszynie, postępuj zgodnie z instrukcjami podanymi tutaj:
| Windows | Linux |
|---|---|
| Instalacja tylko w języku Python Prosta instalacja narzędzia pip biblioteki CNTK do użycia w języku Python |
Instalacja tylko w języku Python Prosta instalacja narzędzia pip biblioteki CNTK do użycia w języku Python |
| Instalacja oparta na skryptach Skrypt, który instaluje bibliotekę języka Python CNTK i CNTK.exe dla języka BrainScript |
Instalacja oparta na skryptach Skrypt, który instaluje bibliotekę języka Python CNTK i CNTK.exe dla języka BrainScript |
| Instalacja ręczna Ręczne instalowanie biblioteki CNTK Python, CNTK.exe dla języka BrainScript i zależności |
Instalacja ręczna Ręcznie zainstaluj bibliotekę CNTK Python, CNTK.exe dla języka BrainScript i zależności |
| Instalacja platformy Docker |
wersje CNTK: procesor CPU i procesor GPU
CNTK oferuje dwie różne wersje kompilacji. Kompilacja tylko procesora CPU używa zoptymalizowanego języka Intel MKLML; Język MKLML jest udostępniany z funkcją Intel MKL-DNN jako przyciętą wersją biblioteki Intel MKL dla MKL-DNN. Implementacja procesora GPU używa wysoce zoptymalizowanych bibliotek NVIDIA (takich jak CUB i cuDNN) i obsługuje trenowanie rozproszone na wielu procesorach GPU i wielu maszynach. Kompilacja procesora GPU obejmuje również opracowane przez msR 1bit kwantyzowane SGD i blokowe algorytmy trenowania równoległego SGD, które umożliwiają jeszcze szybsze trenowanie rozproszone w CNTK.