Аяқтағаннан кейін Машина оқыту курсы, Мен қайда жалғастыру керектігін іздедім. «Октава / Матлаб» прототипін жасау курсында қолданылатын даму ортасы адамдар қолданатын нәрсе емес, сондықтан сіз жоғары сапалы секіріс жасауыңыз керек. Маған ең көп ұсынылған кандидаттардың бірі TensorFlow артқы жағын қолданатын Keras. Мен Керастың басқа құралдардан немесе жақтаулардан жақсы екендігіне немесе TensorFlow немесе Theano таңдауға болатындығына тоқталмаймын. Мен оны Ubuntu-да қалай орнатуға болатындығын түсіндіремін.
Алдымен мен оны ресми беттердің құжаттамасынан орнатуға тырыстым, және бұл мүмкін емес еді, менде әрдайым қателіктер, шешілмеген сұрақтар болды. Соңында мен іздеп бардым Ubuntu-да keras орнату туралы нақты оқулықтар Мен екі күнді түнде көп уақыт өткіздім. Ақырында мен оған қол жеткіздім, егер ол сізге жол ашуы мүмкін болса, мен мұны қалай істегенімді қалдырамын.
Оқулықтың соңында мен сізден қайнар көздерден қалдыратын веб-сайттар ұсынған қадамдарды орындайтын болсақ, менде жоқ пакетті басқаратын пакетті басқарамыз. PIP Linux-те, бұл python-да жазылған пакеттерді басқару жүйесі.
sudo apt-get орнату python3-pip sudo apt орнату python-pip
Pip3 көмегімен virtualenv орнатыңыз
Virtualenv көмегімен біз Python көмегімен виртуалды орта жасай аламыз. Виртуалды орта біз әртүрлі пакеттермен және әртүрлі нұсқаларда жұмыс істей алатын жобаны инкапсуляциядан тұрады деп айта аламыз.
Мұнда sudo қолданған кезде алғашқы мәселелер пайда болды, мен оқыдым (sudo pip3 install virtualenv) ол келесі қатені шығарды
Кейбіреулер http қалтасын кэштен тазартуды ұсынды, бірақ нәтиже болмады. Мен ұсынбаған тағы бір шешім -H қолдану, яғни sudo -H pip3 орнату virtualenv. Бірақ менің жағдайымда жұмыс істеген қарапайым шешім болды
pip3 орнату virtualenv
pip орнына pip3 біз python 3-ті қолданамыз дегенді білдіреді
Біз Virtualenvwrapper қондырғымыз келеді
Виртуальды дәрумен бізді дәріптейді, көптеген виртуалды тапсырмалар мен параметрлерді автоматтандырады. Бұл бізге бәрін жеңілдетуге көмектеседі. Сондықтан біз оны қолданамыз.
Әр түрлі оқулықтар ұсынған қадамдардан кейін бәрі орнатылған сияқты болып көрінді, бірақ мен төмендегі қадамдардың бірі болып табылатын mkvirtualenva-ны іске қосқан кезде ол маған әрқашан бұл нұсқауды танымайтындығын айтты. Соңында мен оны орната алдым және виртуанмен жұмыс істейтін құралдарды осылай жасай алдым.
пип-виртуалды орнату
Edit .bashrc дегенді көріп, біз өзіміздің көзімізді, яғни virtualenvwrapper.sh файлы бар мекен-жайды қоямыз.
экспорт WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs export PROJECT_HOME = $ HOME / Devel source /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Бұл ұсақ-түйектер - мен білемін, олар тұншығып қалады, өйткені олар осы жолды қалай баптау керектігін білмейді және файлға жол таба алмайды. Сонымен, 4 суретте шағын түсініктеме бар
Файлдың қайнар көзін немесе жолын қалай табуға және көруге болады
- Ubuntu файл менеджері Nautilus-ты ашып, басқа орындарды нұқыңыз. Ол сізге қатты дискіні көрсетеді, сіз Ubuntu-да орнатылғанды таңдаңыз.
- Міне, біз жүйеміздің түп тамырында тұрмыз. Жоғарыдағы лупитаны нұқыңыз, сонда іздеу жүйесі шығады.
- Бұл жағдайда файлдың атын енгізіңіз virtualenvwrapper.sh және ол сізге бүкіл жүйедегілерді табады
- Сіз жоғарыға шығып, тінтуірдің оң жағымен нұқыңыз және қасиеттер беріңіз. Онда сіз оның толық бағытын көресіз. Өзгерту үшін оны қабылдау керек .bashrc
Бәрі сол. .Bashrc өзгертілгеннен кейін, менің ойымша, сол жолды консольде орындаңыз
көзі /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Оқулықты тексеру кезінде қате болғаннан кейін
ҚАТЕ: virtualenvwrapper сіздің жолыңыздан виртуалды түйінді таба алмады
осы қадамда мен пипті де орнатуым керек болды
sudo apt virtualenv орнату
Басқа нұсқасы
sudo apt install - виртуалды қайта орнатыңыз
Біз kerat ортасын виртуалды виртуалда және виртуалды вируста құрамыз
Менің жағдайымда мен оны TensorFlow-тен keras_tf деп атадым, ол біз Keras-пен бірге қолданатын және біз даму ортасын жасаймыз.
mkvirtualenv keras_tf -p
Бұл өте қарапайым. Ол қазірдің өзінде орнатылған. Енді кіргіміз келген сайын кіреміз
жұмыс keras_tf
Тензор ағынын орнатыңыз
Өте қарапайым нұсқаулық. Шындық мынада, мен мұны қарапайым етіп ұстадым. Егер сіз ресми құжаттаманы қарасаңыз, көптеген нұсқалар бар.
pip install - тензор ағынын жаңарту
Барлығының жақсы екенін тексеру үшін біз консоль арқылы жұмыс жасаймыз
python >>> импорт тензорфлорасы >>>
Кераларды орнатыңыз
Keras орнату үшін алдымен python тәуелділіктерін орнату керек. Сондай-ақ OpenCV-ді қазір пайдаланып, орнатуға болады, бірақ мен оны қазір қолданғым келмейтіндіктен, оны одан әрі күрделендіргім келмеді.
pip install numpy scipy pip орнату scikit-үйрену pip орнату жастықшалық pip h5py орнату
Жоғарыда айтылғандардан кейін Keras-ты орната аласыз :)
pip орнату кералары
Біз keras.json файлын тексереміз ~/.кера/кера.json түймесін Ubuntu файл менеджері, nautilus ішінен іздеу түймесін басуға болады
Әдепкі мәндер осыған ұқсас болуы керек
{«floatx»: «float32», «epsilon»: 1e-07, «backend»: «tensorflow», «image_data_format»: «channels_last»}
Бәрінен бұрын оның артқы жағын тексеріңіз тензорфлоу және жоқ теано және қандай image_data_format орналастырады арна_ соңғы және жоқ арналар_біріншісі theano бойынша
Егер сіз keras.json таба алмасаңыз
Workon keras_tf python импорттау keras шығу ()
Тағы да қараңыз және сиқыр !!! Енді пайда болады.
Егер бәрі жақсы болса. Сізде бәрі дайын болар еді, сіз Keras қолдануды бастай аласыз және Machine Learning, терең білім, жасанды интеллект, ...
Менде TensorFlow қолдану мүмкіндігін шектейтін қосымша мәселе болды. Суретке қараңыз, сонда сіз соңғы жолдың заңсыз нұсқаулық екенін (ағылшын тілінде «өзегі» жасалады) демпингке салынғанын көресіз.
TensorFlow және AVX нұсқауларымен проблема. TensorFlow төгілді
TensorFlow нұсқаларының 1.5-тен жоғары екілік нұсқаларында AVX нұсқаулары қолданылады, оларға ескі процессорлар қолдау көрсетпейді. Іздеу мен іздеуден кейін мен тапқан жалғыз шешім stackoverflow болды, онда біз 1.5 нұсқасында қалуымыз керек деді.
Сондықтан TensorFlow-тен 1.5-ке дейін төмендетуге тура келді, егер сізде осындай проблема туындаса
pip install tensorflow == 1.5
Ал енді?
Біріншіден, Keras-ті байқап көріңіз, қалай жұмыс істейді, егер мен оны қондырсам немесе қоспасам. Егер мен тек тестілер жасайтын болсам немесе оны ақаулықтарды жою кезінде шындықты қолданатын болсам. Шындық - Керас мен машинаны оқыту курсында Октава / Матлабты қолданғаннан мүлдем өзгеше. Керастың көмегімен сіз алгоритмдерді көрмейсіз, олар сізде қазірдің өзінде имплантацияланған және сіз оны қабаттасуға арнайсыз. Егер мен онымен жүрсем машиналық оқытужәне маған қуатты құрал керек, мүмкін мен Keras алдын-ала конфигурацияланған бұлтты қызметтерді таңдаймын, мысалы AWS, Azure, google бұлттары және т.б.
Бірақ мен мұны кейінге қалдырамын. Мен біртіндеп жүремін.
- Керастарды TensorFlow backend көмегімен орнату
- Терең білім алу үшін Keras орнату
- Keras және TensorFlow қондырғылары
- Keras ресми құжаттамасы
- Ресми TensorFlow құжаттамасы
- Ресми виртуалды құжаттама
- Ресми Virtualenvwrapper құжаттамасы
