📜  Microsoft认知工具包(CNTK)-入门

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:59:10             🧑  作者: Mango


在这里,我们将了解在Windows和Linux上CNTK的安装。此外,本章还介绍了安装CNTK软件包,安装Anaconda,CNTK文件,目录结构和CNTK库组织的步骤。

先决条件

为了安装CNTK,我们必须在计算机上安装Python 。您可以转到链接https:// www。 Python.org / downloads /并为您的操作系统选择最新版本,即Windows和Linux / Unix。有关Python的基本教程,您可以参考链接https://www.tutorialspoint.com/python3/index.htm

Python下载

Windows和Linux支持CNTK,因此我们将逐步介绍它们。

在Windows上安装

为了在Windows上运行CNTK,我们将使用Python的Anaconda版本。我们知道,Anaconda是Python的重新分发。它包括CNTK用于执行各种有用计算的其他软件包,例如ScipyScikit-learn

因此,首先让我们看看在您的计算机上安装Anaconda的步骤-

步骤1-首先从公共网站https://www.anaconda.com/distribution/下载设置文件。

步骤2-下载设置文件后,开始安装并按照链接https://docs.anaconda.com/anaconda/install/中的说明进行操作。

步骤3-一旦安装,Anaconda还将安装一些其他实用程序,这些实用程序将自动在您的计算机PATH变量中包含所有Anaconda可执行文件。我们可以从此提示管理Python环境,可以安装软件包并运行Python脚本。

安装CNTK软件包

Anaconda安装完成后,可以使用以下命令通过最常见的方式通过pip可执行文件安装CNTK软件包-

pip install cntk

还有多种其他方法可以在计算机上安装Cognitive Toolkit。 Microsoft提供了一套简洁的文档,详细介绍了其他安装方法。请点击链接https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-CNTK-on-your-machine

在Linux上安装

Linux上CNTK的安装与Windows上的安装有些不同。在这里,对于Linux,我们将使用Anaconda安装CNTK,但是我们将在Linux上使用基于终端的安装程序,而不是Anaconda的图形安装程序。尽管该安装程序可与几乎所有Linux发行版一起使用,但我们仅将说明限于Ubuntu。

因此,首先让我们看看在您的计算机上安装Anaconda的步骤-

安装Anaconda的步骤

步骤1-在安装Anaconda之前,请确保系统是最新的。要检查,首先在终端内执行以下两个命令:

sudo apt update
sudo apt upgrade

步骤2-更新计算机后,从公共网站https://www.anaconda.com/distribution/获取URL,以获取最新的Anaconda安装文件。

步骤3-复制URL后,打开终端窗口并执行以下命令-

wget -0 anaconda-installer.sh url SHAPE \* MERGEFORMAT 
     y

    
    
                 f
 
 
      x
      
|                     }

用从Anaconda网站复制的URL替换url占位符。

步骤4-接下来,在以下命令的帮助下,我们可以安装Anaconda-

sh ./anaconda-installer.sh

默认情况下,以上命令将在我们的主目录中安装Anaconda3

安装CNTK软件包

Anaconda安装完成后,可以使用以下命令通过最常见的方式通过pip可执行文件安装CNTK软件包-

pip install cntk

检查CNTK文件和目录结构

CNTK作为Python软件包安装后,我们可以检查其文件和目录结构。在C:\ Users \ \ Anaconda3 \ Lib \ site-packages \ cntk,如下面的屏幕快照所示。

文件和目录结构

验证CNTK安装

将CNTK作为Python软件包安装后,您应验证CNTK已正确安装。在Anaconda命令外壳中,通过输入ipython启动Python解释器然后,通过输入以下命令导入CNTK

import cntk as c

导入后,在以下命令的帮助下检查其版本-

print(c.__version__)

解释器将响应已安装的CNTK版本。如果没有响应,则说明安装存在问题。

CNTK图书馆组织

CNTK从技术上讲是Python软件包,分为13个高级子软件包和8个较小的子软件包。下表包含10个最常用的软件包:

Sr.No Package Name & Description
1

cntk.io

Contains functions for reading data. For example: next_minibatch()

2

cntk.layers

Contains high-level functions for creating neural networks. For example: Dense()

3

cntk.learners

Contains functions for training. For example: sgd()

4

cntk.losses

Contains functions to measure training error. For example: squared_error()

5

cntk.metrics

Contains functions to measure model error. For example: classificatoin_error

6

cntk.ops

Contains low-level functions for creating neural networks. For example: tanh()

7

cntk.random

Contains functions to generate random numbers. For example: normal()

8

cntk.train

Contains training functions. For example: train_minibatch()

9

cntk.initializer

Contains model parameter initializers. For example: normal() and uniform()

10

cntk.variables

Contains low-level constructs. For example: Parameter() and Variable()