उबंटू पर बैकएंड से केरस और टेन्सरफ्लो कैसे स्थापित करें

कैसे ubuntu पर keras स्थापित करने के लिए

खत्म करने के बाद मशीन लर्निंग कोर्स, मैं देख रहा था कि कहाँ जारी रखना है। ऑक्टेव / मतलाब प्रोटोटाइप कोर्स में उपयोग किए जाने वाले विकास के वातावरण का उपयोग लोग नहीं करते हैं, इसलिए आपको कुछ उच्च गुणवत्ता के लिए कूदना होगा। मेरे लिए जिन उम्मीदवारों की सिफारिश की गई है उनमें से सबसे अधिक है केरस, बैकेंड टेंसोरफ्लो का उपयोग करते हुए। मैं इस बारे में नहीं जा रहा हूँ कि क्या केरेस अन्य साधनों या अन्य रूपरेखाओं से बेहतर है या नहीं या फिर टेंसोरफ्लो या थीनो को चुनना है। मैं सिर्फ यह बताने जा रहा हूं कि इसे उबंटू में कैसे स्थापित किया जा सकता है।

पहले मैंने इसे आधिकारिक पृष्ठों के प्रलेखन से स्थापित करने की कोशिश की, और यह असंभव था, मुझे हमेशा कुछ त्रुटि, कुछ अनसुलझे सवाल थे। अंत में मैं खोजने गया उबंटू में केर को स्थापित करने के तरीके पर विशिष्ट ट्यूटोरियल और फिर भी मैंने रात में बहुत समय बिताने के लिए दो दिन बिताए हैं। अंत में मैंने इसे हासिल किया है और मैं आपको छोड़ देता हूं कि मैंने इसे कैसे किया है अगर यह आपके लिए मार्ग प्रशस्त कर सकता है।

जैसा कि हम वेबसाइटों द्वारा सुझाए गए चरणों का पालन करने जा रहे हैं, जिन्हें मैं आपको ट्यूटोरियल के अंत में स्रोतों से छोड़ता हूं, हम पैकेजों को प्रबंधित करने के लिए पीआईपी स्थापित करने जा रहे हैं जो मेरे पास नहीं थे। रंज लिनक्स पर यह सिर्फ एक पैकेज है, जिसे अजगर में लिखा गया एक पैकेज मैनेजमेंट सिस्टम है।

sudo apt-get install python3-pip sudo apt install पायथन-पाइप

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Pip3 का उपयोग करके virtualenv स्थापित करें

Virtualenv के साथ हम Python के साथ आभासी वातावरण बना सकते हैं। हम कह सकते हैं कि एक आभासी वातावरण में एक परियोजना शामिल होती है जहां हम विभिन्न पैकेजों और विभिन्न संस्करणों में काम कर सकते हैं।

यहाँ ट्यूटोरियल द्वारा पीछा करते समय पहली समस्याएँ सामने आईं जिनका मैं अनुसरण कर रहा था (sudo pip3 install virtualenv) इसने निम्नलिखित त्रुटि वापस की

Virtualenv स्थापित करने में समस्याएँ

कुछ ने कैश से http फोल्डर को क्लीयर करने का सुझाव दिया था लेकिन यह काम नहीं किया है। एक और समाधान जो मैंने प्रस्तावित नहीं किया है, वह है -एच का उपयोग करना, अर्थात, sudo -H pip3 इंस्टॉल virtualenv। लेकिन मेरे मामले में काम करने वाला सबसे सरल समाधान है

pip3 इंस्टॉल करें virtualenv

पाइप के बजाय pip3 का मतलब है कि हम अजगर 3 का उपयोग करने जा रहे हैं

और हम Virtualenvwrapper इंस्टॉल करने जा रहे हैं

Virtualenvwrapper हमें विटामिन, कई Virtualenv कार्यों और सेटिंग्स को स्वचालित करता है। यह हमें सब कुछ आसान बनाने में मदद करता है। इसलिए हम इसका उपयोग करते हैं।

विभिन्न ट्यूटोरियल द्वारा प्रस्तावित कदमों के बाद, ऐसा लगता था कि सब कुछ स्थापित किया गया था लेकिन जब मैंने mkvirtualenva चलाया, जो नीचे दिए गए चरणों में से एक है, तो इसने मुझे हमेशा बताया कि यह इस निर्देश को मान्यता नहीं देता है। अंत में मैं इसे स्थापित करने में सक्षम था और इस तरह के काम कर रहा था।

पाइप इंस्टॉल करें virtualenvwrapper

Virtualenvwrapper कैसे स्थापित करें

एक बार जब हम एडिट .bashrc को देखते हैं और हम अपना स्रोत डालेंगे, यानी वह पता जहां हमारे पास virtualenvwrapper.sh फ़ाइल है

निर्यात WORKON_HOME = $ घर /।

ये छोटी चीजें हैं जिन्हें मैं उन लोगों को जानता हूं जो चोक करना शुरू कर देते हैं क्योंकि वे नहीं जानते कि उस लाइन को कैसे कस्टमाइज़ किया जाए और उनकी फ़ाइल का रास्ता खोजें। तो 4 छवियों में एक मिनी-स्पष्टीकरण है

किसी फ़ाइल के स्रोत या पथ को कैसे देखें और देखें

  1. उबंटू फ़ाइल प्रबंधक, Nautilus खोलें और अन्य स्थानों पर क्लिक करें। यह आपको आपकी हार्ड ड्राइव दिखाएगा, जिस पर आपने उबंटू इंस्टॉल किया है उसे चुनें।
  2. यहां हम अपने सिस्टम के मूल में हैं। ऊपर मौजूद लुपिता पर क्लिक करें और सर्च इंजन प्रदर्शित होगा।
  3. इस मामले में, फ़ाइल का नाम दर्ज करें virtualenvwrapper.sh और यह आपको पूरे सिस्टम में मिल जाएगा
  4. आप शीर्ष पर हैं, दाहिने बटन के साथ क्लिक करें और गुण दें। वहां आपको इसका पूरा मार्ग दिखाई देगा। जिसे आपको संशोधित करना है .bashrc

 

हां इसी तरह। एक बार .bashrc संशोधित होने पर, मेरे मामले में कंसोल में उस लाइन को निष्पादित करें

स्रोत /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

ubuntu पर virtualenvwrapper चलाएं

ट्यूटोरियल की जाँच में त्रुटि के बाद

त्रुटि: virtualenvwrapper आपके रास्ते में virtualenv नहीं खोज सका

इस चरण में मुझे पाइप को भी स्थापित करना था

sudo apt इंस्टॉल virtualenv

वैकल्पिक रूप से

sudo apt install --reinstall virtualenv

 

 

हम virtualenv और virtualenvwrapper में केरस वातावरण बनाते हैं

मेरे मामले में मैंने इसे TensorFlow से keras_tf कहा है, जो बैकएंड है जिसे हम केर के साथ उपयोग करने जा रहे हैं और मैं विकास का वातावरण बनाता हूं।

mkvirtualenvv keras_tf-p

यह बहुत ही सरल है। इसके साथ ही यह पहले से इंस्टॉल है। अब से हर बार हम प्रवेश करना चाहते हैं हम प्रवेश करेंगे

काम keras_tf

टेंसर फ्लो स्थापित करें

बहुत ही सरल निर्देश। सच तो यह है कि यहाँ मैंने इसे सरल रखा है। यदि आप आधिकारिक दस्तावेज को देखते हैं, तो कई विकल्प हैं।

पाइप स्थापित करें - नवीनीकरण टेंसरफ़्लो

यह जाँचने के लिए कि सब कुछ ठीक चल रहा है हम कंसोल में निष्पादित करते हैं

 अजगर >>> आयात टेंसरफ़्लो >>>
मुझे पुराने CPU से जुड़ी एक त्रुटि मिली है जिसके बारे में मैं अंत में बात करूंगा

करेस स्थापित करें

केरेस को स्थापित करने के लिए, आपको पहले इन अजगर निर्भरताओं को स्थापित करना होगा। अब ओपनसीवी का लाभ लेना और स्थापित करना भी संभव है, लेकिन चूंकि मैं फिलहाल इसका उपयोग नहीं करने जा रहा हूं, इसलिए मैं इसे और जटिल नहीं बनाना चाहता।

पाइप स्थापित करें खस्ता scipy पाइप स्थापित करें शिकंजा-सीखें पाइप स्थापित करें तकिया पाइप h5py स्थापित करें

और अंत में उपरोक्त सभी के बाद आप अंत में केरस स्थापित कर सकते हैं :)

पाइप स्थापित करें

हम keras.json फ़ाइल से जांचते हैं ~/.keras/keras.json आप खोज को nautilus, Ubuntu के फ़ाइल प्रबंधक में क्लिक कर सकते हैं

डिफ़ॉल्ट मान इस के समान होना चाहिए

{"फ्लोटेक्स": "फ्लोट 32", "एप्सिलॉन": 1e-07, "बैकएंड": "टेंसरफ़्लो", "इमेज_डाटा_फॉर्मैट": "चैनल_ब्लास्ट"}

सभी चेक के ऊपर जो यह है बैकेंड tensorflow और नहीं थेनो और क्या image_data_format डालता है Channel_last और नहीं चैनल_फर्स्ट थीनो द्वारा

अगर आपको keras.json नहीं मिल रहा है

जब तक आप एक कंसोल को नहीं खोलते हैं और पैकेज को सीधे आयात नहीं करते हैं, तो अधिकांश समय keras.json फ़ाइल और उसकी उपनिर्देशिकाएं नहीं बनाई जाएंगी।
इसलिए यदि यह आपका मामला है और आप इसे अपने सिस्टम में नहीं पा सकते हैं, तो निम्न चरणों का पालन करें।
वर्कऑन keras_tf पायथन इम्पोर्ट कैरस लीव ()

कैसे दसियों के बहाव को कम करने के लिए, avx निर्देशों के साथ समस्या

फिर से देखो और जादू !!! अब ऐसा प्रतीत होता है।

अगर सब कुछ ठीक हो जाता है। आपके पास सब कुछ तैयार होगा, आप केर का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं और मशीन लर्निंग, गहन शिक्षा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आनंद ले सकते हैं, ...

मुझे एक अतिरिक्त समस्या हुई है जो TensorFlow के उपयोग को सीमित कर देगी। छवि देखें और आप देखेंगे कि अंतिम पंक्ति अंग्रेजी में अवैध निर्देश ('कोर' उत्पन्न) कोर डंप है।

TensorFlow और AVX निर्देशों के साथ समस्या। TensorFlow डंप

ऐसा प्रतीत होता है कि TensorFlow संस्करणों के पूर्ववर्ती बाइनरी संस्करण 1.5 से अधिक AVX निर्देशों का उपयोग करते हैं जो पुराने CPU द्वारा समर्थित नहीं हैं। खोज और खोज करने के बाद, मुझे एकमात्र समाधान स्टैकओवरफ़्लो पर मिला, जहां उन्होंने कहा कि हमें संस्करण 1.5 पर रहना होगा

इसलिए मुझे TensorFlow से 1.5 पर डाउनग्रेड करना पड़ा। अगर आपको भी यही समस्या है तो इसके साथ किया जाता है

पाइप स्थापित टेंसरफ़्लो == 1.5

और अब वह?

खैर पहली बात तो यह है कि अगर मैं इसे डॉक करता हूं या नहीं, तो केरस का परीक्षण कैसे किया जाता है। अगर मैं केवल परीक्षण करने जा रहा हूं या यदि मैं समस्या निवारण में ई सत्य का उपयोग करने जा रहा हूं। सच्चाई यह है कि मशीन लर्निंग कोर्स में ऑक्टेव / मैटलैब से बने उपयोग से केरस पूरी तरह से अलग है। केरस के साथ, ऐसा प्रतीत होता है कि आप एल्गोरिदम भी नहीं देखते हैं, आप उन्हें पहले से ही प्रत्यारोपित कर चुके हैं और आप इसे बिछाने के लिए खुद को समर्पित करते हैं। अगर मैं इसके साथ आगे बढ़ता हूं मशीन लर्निंग, और मुझे एक अधिक शक्तिशाली उपकरण की आवश्यकता है, शायद मैं क्लाउड सेवाओं के लिए विकल्प चुनता हूं जहां केआरए पूर्वव्यापी है जैसे एडब्ल्यूएस, एज़्योर, गूगल क्लाउड, आदि।

लेकिन मैं इसे बाद के लिए छोड़ देता हूं। मैं कदम से कदम मिलाता हूं।

सूत्रों का कहना है:

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