Аяктагандан кийин Машина үйрөнүү курсу, Мен кайда улантууну издеп жаттым. Октава / Матлаб прототип түзүү курсунда колдонулган өнүгүү чөйрөлөрү адамдар колдоно бербейт, андыктан сиз жогорку сапаттагы секирик жасашыңыз керек. Мага эң көп сунуш кылынган талапкерлердин катарында Керас, TensorFlow backend колдонуп. Керас башка шаймандардан же фреймерлерден жакшыраакпы же TensorFlow же Теанону тандасамбы деп ойлонуп отурбайм. Убунтуга кантип орнотсо болоорун түшүндүрүп берейин деп жатам.
Алгач мен аны расмий баракчалардын документтеринен орнотууга аракет кылдым, бирок бул мүмкүн эмес болчу, менде кандайдыр бир каталар, чечилбеген суроолор бар болчу. Акыры издеп жөнөдүм Ubuntu'да keras орнотуу боюнча атайын окуу куралдары Ошентсе да мен эки күндү түнү менен көп убакыт өткөрдүм. Акыр-аягы, мен ага жетиштим жана сизге жол ачып бериши үчүн, мен аны кантип жасагандыгымды калтырам.
Окуу китебинин аягында мен сизден булактардан калтырган веб-сайттар сунуш кылган кадамдарды аткарганы жатабыз, менде жок болгон PIPди орнотуп, топтомдорду башкарабыз. Жооп жазуу Linuxта, бул python менен жазылган топтомду башкаруу тутуму.
sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip
Virtual3v орнотуу pipXNUMX
Virtualenv менен биз Python менен виртуалдык чөйрө түзө алабыз. Виртуалдык чөйрө ар кандай пакеттерде жана ар кандай версияларда иштей турган долбоорду камтыйт деп айтсак болот.
Бул жерде sudo колдонулганда биринчи көйгөйлөр пайда болду, мен окуган (sudo pip3 install virtualenv) ал төмөнкү катаны кайтарды
Айрымдар http папкасын кэштен тазалоону сунушташты, бирок натыйжа болгон жок. Мен сунуштай элек дагы бир чечим -H колдонуу, башкача айтканда, sudo -H pip3 install virtualenv. Бирок менин ишимде иштеген эң жөнөкөй чечим болду
pip3 virtualenv орнотуу
pip3 ордуна pip3, биз python XNUMX колдоно тургандыгыбызды билдирет
Жана биз Virtualenvwrapperди орноткону жатабыз
Virtualenvwrapper us витамини, көптөгөн тапшырмаларды жана Virtualenv орнотууларын автоматташтырат. Бул бизге баардыгын жеңилдетүүгө жардам берет. Ошондуктан биз аны колдонобуз.
Ар кандай окуу куралдары сунуш кылган кадамдардан кийин, бардыгы орнотулган окшойт, бирок мен төмөнкү кадамдардын бири болгон mkvirtualenva программасын иштетип жатканда, ал ар дайым мага бул көрсөтмөнү тааныбайм деп айтчу. Акыр-аягы, мен аны орнотуп, ушул сыяктуу virtuanenvwrapper иштей алган.
pip орнотуу virtualenvwrapper
Edit .bashrc файлын көрүп, булагыбызды, башкача айтканда, virtualenvwrapper.sh файлын сактай турган даректи коёбуз.
export WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs export PROJECT_HOME = $ HOME / Devel булагы /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Бул кичинекей нерселер - мен билген адамдар, анткени алар ушул сапты кантип ыңгайлаштырууну жана файлдын жолун табууну билбей, тумчугуп башташат. Ошентип, 4 сүрөттө мини-түшүндүрмө бар
Файлдын булагын же жолун кантип табууга жана көрүүгө болот
- Ubuntu файл менеджери Nautilusту ачып, башка жерлерди чыкылдатыңыз. Бул сизге катуу дискиңизди көрсөтөт, сиз Ubuntu орнотконуңузду тандаңыз.
- Мына, биз системабыздын түпкүрүндө турабыз. Жогорудагы лупитаны чыкылдатып, издөө тутуму көрсөтүлөт.
- Бул учурда файлдын атын киргизиңиз virtualenvwrapper.sh ошондо ал сизге бүт тутумдагы нерселерди табат
- Сиз үстүнө чыгып, оң баскычы менен чыкылдатып, касиеттерин берет. Ал жерден анын толук маршрутун көрө аласыз. Сиз өзгөртүү үчүн алышы керек бир .bashrc
Мейли ал. .Bashrc өзгөртүлгөндөн кийин, менин оюмча, ошол сапты консолдо аткарыңыз
булак /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Окуу куралын текшерүүдө ката кеткенден кийин
КАТА: virtualenvwrapper сиздин жолуңуздан virtualenv таба алган жок
Бул кадамда мен дагы pip орнотушум керек болчу
sudo apt virtualenv орнотуу
Дагы бир чечим болуп саналат
sudo apt install - virtualenvди кайра орнотуңуз
Биз virtualenv жана virtualenvwrapperде keras чөйрөсүн түзөбүз
Менин ишимде мен муну TensorFlow дан keras_tf деп атадым, бул биз Керас менен бирге колдонобуз жана мен өнүгүү чөйрөсүн түзөм.
mkvirtualenv keras_tf -p
Бул абдан жөнөкөй. Муну менен буга чейин орнотулган. Мындан ары биз киргибиз келген сайын кире беребиз
workon keras_tf
Tensor Flow орнотуу
Абдан жөнөкөй көрсөтмө. Чындык бул жерде мен аны жөнөкөй кылып койгом. Расмий документтерди карасаңыз, көптөгөн варианттар бар.
pip install - тензор агымын жаңыртуу
Баары жакшы жүрүп жаткандыгын текшерүү үчүн биз консоль аркылуу иштейбиз
python >>> import tensorflow >>>
Кераларды орнотуңуз
Keras орнотуу үчүн, алгач ушул python көз карандылыгын орнотушуңуз керек. Азыр OpenCV программасын колдонуп, орнотсо болот, бирок аны колдонууга азырынча даяр эмесмин, андыктан аны андан ары татаалдаштыргым келген жок.
pip install numpy scipy pip орнотуу scikit-үйрөнүү pip орнотуу жаздык pip орнотуу h5py
Акыры, жогоруда айтылгандардан кийин Keras программасын орното аласыз :)
pip орнотуу кералары
Keras.json файлын текшеребиз ~/.кызыл/кызыл.json дегенди Ubuntu файл менеджери nautilus-тен издесеңиз болот
Демейки маанилер ушул сыяктуу болушу керек
{"floatx": "float32", "epsilon": 1e-07, "backend": "tensorflow", "image_data_format": "channels_last"}
Баарынан мурда анын кайсы арткы экендигин текшерип алыңыз tensorflow эмес, theano жана кандай image_data_format коет канал_акыркы жана жок каналдар_биринчиси by theano
Эгер keras.json таба албасаңыз
Workon keras_tf python импорттоо keras ()
Дагы бир жолу караңыз жана сыйкырчылык !!! Эми пайда болду.
Эгер баары жакшы болсо. Баары даяр болсоңуз, Керас колдонуп, Machine Learning, терең билим, жасалма интеллект, ...
Менде TensorFlow колдонулушун чектей турган кошумча көйгөй келип чыкты. Сүрөттү карасаңыз, акыркы сап - англис тилиндеги Мыйзамсыз нускама ('өзөк' жаратылган) өзөктү таштаган.
TensorFlow жана AVX көрсөтмөлөрүндө көйгөй бар. TensorFlow ташталды
TensorFlow версиясынын 1.5тен жогору экилик нускалары AVX нускамаларын колдонуп, эски CPU колдобойт окшойт. Издеп, издеп тапкандан кийин, бир гана чечим stackoverflow боюнча табылды, ал жерде биз 1.5-версияда калыш керек деп айтышты.
Ошентип, мен TensorFlowдон 1.5ке түшүрүшүм керек болчу, эгерде сизде ушундай көйгөй болсо, анда ушул нерсе жасалды
pip install tensorflow == 1.5
Эми эми?
Алгач, Керасты текшерип көрүңүз, кандай иштейт, эгер мен аны илип койсом же жок болсо. Эгерде мен тесттерди гана жасай турган болсом же аны аныктап алсам электрондук чындык Чындыгында, Керас мен Октава / Матлабды Machine Learning курсунда колдонгондон таптакыр башкача. Керастын жардамы менен, алгоритмдер аларды көрбөйт окшойт, сизде буга чейин эле отургузулган жана аны катмарлашууга арнайсыз. Эгерде мен аны менен бара берсем машина менен үйрөнүү, жана мага күчтүү курал керек, балким Keras AWS, Azure, google булуту сыяктуу алдын ала конфигурацияланган булут кызматтарын тандап алам.
Бирок муну кийинчерээк калтырам. Мен кадам басам.
- TensorFlow backend менен Keras орнотуу
- Терең билим алуу үчүн Keras орнотулууда
- Keras жана TensorFlow орнотуу
- Keras расмий документтери
- TensorFlow расмий документтери
- Virtualenv расмий документтери
- Расмий Virtualenvwrapper документтери
