Kako instalirati Keras i TensorFlow iz pozadine na Ubuntu

kako instalirati keras na ubuntu

Nakon završetka Tečaj strojnog učenja, Gledao sam gdje nastaviti. Razvojna okruženja koja se koriste na tečaju prototipiranja Octave / Matlab nisu ono što ljudi koriste, pa morate napraviti skok ka nečemu kvalitetnijem. Među kandidatima koji su mi najviše preporučeni je i Keras, koristeći pozadinski TensorFlow. Neću ulaziti u pitanje je li Keras bolji od ostalih alata ili okvira ili ću odabrati TensorFlow ili Theano. Samo ću objasniti kako se to može instalirati u Ubuntu.

Prvo sam ga pokušao instalirati iz dokumentacije službenih stranica, i to je bilo nemoguće, uvijek sam imao neku pogrešku, neko neriješeno pitanje. Na kraju sam krenuo tražiti određeni vodiči o tome kako instalirati keras u Ubuntu Pa ipak, proveo sam dva dana provodeći puno vremena noću. Na kraju sam to postigao i ostavljam vam kako sam to učinio u slučaju da vam to može utrti put.

Budući da ćemo slijediti korake koje preporučuju web stranice koje vam na kraju vodiča ostavljam iz izvora, instalirat ćemo PIP koji nisam imao za upravljanje paketima. zvjezdica u Linuxu je to, sustav za upravljanje paketima napisan na pythonu.

sudo apt-get instalacija python3-pip sudo apt-instalacija python-pip

Instalirajte virtualenv pomoću pip3

Uz Virtualenv možemo stvoriti virtualna okruženja s Pythonom. Mogli bismo reći da se virtualno okruženje sastoji od inkapsuliranja projekta u kojem možemo raditi s različitim paketima i u različitim verzijama.

Ovdje su se pojavili prvi problemi pri korištenju suda u vodiču kojeg sam pratio (sudo pip3 install virtualenv) vratio je sljedeću pogrešku

Problemi s instaliranjem virtualenv

Neki su predložili brisanje mape http iz predmemorije, ali to nije uspjelo. Drugo rješenje koje nisam predložio je korištenje -H, odnosno sudo -H pip3 install virtualenv. Ali najjednostavnije rješenje koje je djelovalo u mom slučaju je bilo

pip3 instalirati virtualenv

pip3 umjesto pip znači da ćemo koristiti python 3

A mi ćemo instalirati Virtualenvwrapper

Virtualenvwrapper nas vitamin, automatizira mnoge zadaće i postavke Virtualenv. Pomaže nam da sve olakšamo. Zato ga i koristimo.

Slijedom koraka koje su predložili razni vodiči, činilo se da je sve instalirano, ali kad sam pokrenuo mkvirtualenvu, što je jedan od koraka u nastavku, uvijek mi je rekao da nije prepoznao ovu uputu. Na kraju sam ga uspio instalirati i natjerati virtuanenvwrapper da radi ovako.

pip instalirati virtualenvwrapper

Kako instalirati virtualenvwrapper

Jednom kad vidimo Uredi .bashrc sa i stavit ćemo svoj izvor, odnosno adresu na koju imamo datoteku virtualenvwrapper.sh

izvoz WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs izvoz PROJECT_HOME = $ HOME / Devel izvor /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

Znam da su te sitnice one koje se počinju gušiti jer ne znaju prilagoditi tu liniju i pronaći put do svoje datoteke. Dakle, postoji mini objašnjenje na 4 slike

Kako pronaći i pregledati izvor ili put datoteke

  1. Otvorite Nautilus, upravitelj datoteka Ubuntu i kliknite na druga mjesta. Pokazat će vam vaš tvrdi disk, odaberite onaj na koji je instaliran Ubuntu.
  2. Ovdje smo u korijenu našeg sustava. Kliknite gornju lupitu i prikazat će se tražilica.
  3. Unesite ime datoteke, u ovom slučaju virtualenvwrapper.sh i naći će vam one u cijelom sustavu
  4. Dolazite na vrh, kliknite desnim gumbom i dajte svojstva. Tamo ćete vidjeti njegovu kompletnu rutu. Onaj koji morate uzeti za izmjenu .bashrc

 

Pa to je to. Jednom kada je .bashrc izmijenjen, izvršite tu liniju u konzoli, u mom slučaju

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

pokrenite virtualenvwrapper na ubuntuu

Nakon pogreške u provjeri vodiča

POGREŠKA: virtualenvwrapper nije mogao pronaći virtualenv na vašem putu

u ovom sam koraku morao instalirati i pip s

sudo apt instalirati virtualenv

Druga mogućnost je

sudo apt install --instaliraj virtualenv

 

 

Stvaramo keras okruženje u virtualenv i virtualenvwrapper

U mom slučaju nazvao sam ga keras_tf iz TensorFlow-a, što je pozadina koju ćemo koristiti s Kerasom i kreiram razvojno okruženje.

mkvirtualenv keras_tf-p

Vrlo je jednostavno. Uz to je već instaliran. Od sada svaki put kada želimo ući, mi ćemo ući

raditi keras_tf

Instalirajte Tensor Flow

Vrlo jednostavna uputa. Istina je da sam ovdje to pojednostavio. Ako pogledate službenu dokumentaciju, postoji mnogo mogućnosti.

pip install - nadogradnja tensorflow

Da bismo provjerili ide li sve u redu izvršavamo u konzoli

 python >>> uvoz tensorflow >>>
Dobio sam pogrešku povezanu sa starim procesorima o kojoj ću govoriti na kraju

Instalirajte keras

Da biste instalirali Keras, prvo morate instalirati ove ovisnosti o pythonu. Također je moguće iskoristiti i instalirati OpenCV sada, ali budući da ga trenutno neću koristiti, nisam ga želio dodatno zakomplicirati.

pip install numpy scipy pip install scikit-learn pip install jastuk pip install h5py

I konačno nakon svega navedenog napokon možete instalirati Keras :)

pip instalirati keras

Provjeravamo datoteku keras.json iz ~/.keras/keras.json možete kliknuti Pretraži u nautilusu, Ubuntuovom upravitelju datotekama

Zadane vrijednosti moraju biti slične ovoj

{"floatx": "float32", "epsilon": 1e-07, "backend": "tensorflow", "image_data_format": "channel_last"}

Iznad svega provjerite o kojem se pozadinskom sustavu radi tensorflow i ne theano i ono što stavlja image_data_format zadnji_kanal i ne kanali_prvi by theano

Ako ne možete pronaći keras.json

Datoteka keras.json i njezini poddirektoriji najčešće se neće stvarati dok ne otvorite konzolu i izravno uvezete paket.
Dakle, ako je to vaš slučaj i ne možete ga pronaći u svom sustavu, slijedite sljedeće korake.
workon keras_tf python import keras quit ()

kako se vratiti na tensrorflow, problem s AVX uputama

Pogledajte opet i čarolija !!! Sad se pojavljuje.

Ako sve bude u redu. Imali biste sve spremno, možete početi koristiti Keras i uživati ​​u Strojnom učenju, dubokom učenju, umjetnoj inteligenciji ...

Imao sam dodatni problem koji će ograničiti upotrebu TensorFlowa. Pogledajte sliku i vidjet ćete da je zadnji redak Ilegalna uputa (generirana "jezgra") na engleskom jeziku bačena je jezgra.

Problem s uputama za TensorFlow i AVX. TensorFlow bačen

Čini se da se prekompajlirane binarne verzije TensorFlow verzija većih od 1.5 koriste AVX uputama koje nisu podržane od starijih procesora. Nakon pretraživanja i pretraživanja, jedino rješenje koje sam pronašao bilo je na stackoverflow, gdje su rekli da moramo ostati na verziji 1.5

Dakle, morao sam sniziti TensorFlow na 1.5. Ako imate isti problem, s ovim se radi

pip install tensorflow == 1.5

A sad to?

Pa prva stvar je isprobati Keras, kako to funkcionira, pristajem li to ili ne. Ako ću raditi samo testove ili ću to koristiti u rješavanju problema. Istina je da se Keras potpuno razlikuje od korištenja Octave / Matlaba na tečaju strojnog učenja. Kod Kerasa se čini da ih algoritmi niti ne vide, već su im ugrađeni i posvetite se njihovom slojevitom sloju. Ako nastavim s tim učenje strojnog učenja, i trebam snažniji alat, možda se odlučim za usluge u oblaku gdje je Keras unaprijed konfiguriran kao što su AWS, Azure, google cloud itd.

Ali ovo ostavljam za kasnije. Idem korak po korak.

Fuentes:

Ostavi komentar