Дууссаны дараа Машин сурах сургалт, Би хаашаа үргэлжлүүлэхээ хайж байлаа. Октаве / Матлаб прототип хийх явцад ашигладаг хөгжүүлэлтийн орчин нь хүмүүсийн ашигладаг зүйл биш тул та илүү өндөр чанартай үсрэлт хийх хэрэгтэй. Надад хамгийн их санал болгосон нэр дэвшигчид бол Керас, арын арын TensorFlow ашиглаж байна. Керас бусад хэрэгслүүд эсвэл хүрээнүүдээс илүү дээр эсэх, эсвэл TensorFlow эсвэл Theano-г сонгох эсэх талаар би ярихгүй. Үүнийг Ubuntu дээр хэрхэн суулгаж болохыг л тайлбарлах гэж байна.
Эхлээд би үүнийг албан ёсны хуудасны баримт бичгээс суулгахыг оролдсон бөгөөд энэ нь боломжгүй байсан, би үргэлж алдаа, шийдэгдээгүй асуултуудтай тулгардаг. Эцэст нь би хайж явлаа Ubuntu дээр keras суулгах талаархи тодорхой хичээлүүд Гэсэн хэдий ч би хоёр өдөр шөнийн цагаар олон цагийг өнгөрөөсөн. Эцэст нь би үүнийг олж авсан бөгөөд энэ нь танд зам тавьж өгч болох юм бол үүнийг хэрхэн хийснээ үлдээж байна.
Хичээлийн төгсгөлд эх сурвалжаас танд үлдээх вэбсайтуудаас санал болгосон алхмуудыг дагаж мөрдөх гэж байгаа тул багцуудыг удирдахын тулд надад байхгүй байсан PIP-ийг суулгах болно. PIP Linux дээр python дээр бичсэн багц удирдлагын систем юм.
sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip
Pip3 ашиглан virtualenv суулгана уу
Virtualenv-ийн тусламжтайгаар бид Python ашиглан виртуал орчинг бий болгож чадна. Виртуал орчин нь өөр багц, өөр хувилбараар ажиллах боломжтой төслийг багтаахаас бүрддэг гэж хэлж болно.
Миний дагаж байсан sudo програмыг ашиглахад эхний асуудлууд гарч ирэв (sudo pip3 install virtualenv) дараахь алдааг буцааж өгсөн.
Зарим нь http фолдерыг кэшээс цэвэрлэхийг санал болгосон боловч үр дүнд хүрээгүй байна. Миний санал болгоогүй бас нэг шийдэл бол -H, өөрөөр хэлбэл sudo -H pip3 install virtualenv-ийг ашиглах явдал юм. Гэхдээ миний тохиолдлын үр дүнд хүрсэн хамгийн энгийн шийдэл бол энэ юм
pip3 нь virtualenv-ийг суулгана
pip-ийн оронд pip3 нь бид python 3-ийг ашиглах гэж байна гэсэн үг юм
Мөн бид Virtualenvwrapper-ийг суулгах гэж байна
Virtualenvwrapper us витамин нь олон виртуал ажил, тохиргоог автоматжуулдаг. Энэ нь бүх зүйлийг илүү хялбар болгоход бидэнд тусалдаг. Тиймээс бид үүнийг ашигладаг.
Төрөл бүрийн хичээлээс санал болгосон алхмуудыг дагаж бүх зүйл суулгагдсан юм шиг санагдсан боловч доорх алхамуудын нэг болох mkvirtualenva-г ажиллуулж байхдаа энэ зааврыг танихгүй гэдгээ үргэлж хэлдэг байв. Эцэст нь би үүнийг суулгаж, virtuanenvwrapper-ийг иймэрхүү байдлаар ажиллуулж чадсан.
pip суулгах virtualenvwrapper
Edit .bashrc файлыг үзээд эх сурвалжаа, өөрөөр хэлбэл virtualenvwrapper.sh файлтай хаягаа оруулах болно.
export WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs export PROJECT_HOME = $ HOME / Devel source /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Эдгээр жижиг зүйлүүд бол энэ мөрийг хэрхэн өөрчилж файлынхаа замыг олохоо мэдэхгүй тул боомилж эхэлдэг хүмүүсийг би мэддэг. Тиймээс 4 зураг дээр мини тайлбар байдаг
Файлын эх сурвалж эсвэл замыг хэрхэн олж харах
- Ubuntu файлын менежер Наутилусыг нээгээд бусад байршлууд дээр дарна уу. Энэ нь танд хатуу дискийг харуулах бөгөөд Ubuntu-г суулгасан дискээ сонгоно уу.
- Энд бид системийнхээ үндэс суурийг тавьж байна. Дээр байгаа лупита дээр дарахад хайлтын систем гарч ирнэ.
- Энэ тохиолдолд файлын нэрийг оруулна уу virtualenvwrapper.sh энэ нь танд бүхэл бүтэн системд байгаа хүмүүсийг олох болно
- Та дээд хэсэгт ороод, баруун товчлуур дээр дарж, шинж чанаруудыг өгнө үү. Тэнд та түүний бүрэн замыг харах болно. Үүнийг өөрчлөхийн тулд та авах ёстой зүйлээ .bashrc
За тэгээд л боллоо. .Bashrc-ийг өөрчилсний дараа тэр мөрийг миний хувьд консол дээр гүйцэтгэнэ
эх сурвалж /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Хичээлийг шалгахад алдаа гарсны дараа
АЛДАА: virtualenvwrapper таны зам дээр virtualenv олж чадсангүй
Энэ алхам дээр би бас pip суулгах хэрэгтэй болсон
sudo apt суулгах virtualenv
Өөр нэг сонголт байна
sudo apt install - virtualenv-г дахин суулгаарай
Бид keren орчинг virtualenv ба virtualenvwrapper дээр үүсгэдэг
Миний хувьд би үүнийг Керастай хамт ашиглах гэж буй TensorFlow-оос keras_tf гэж нэрлээд хөгжүүлэлтийн орчинг бүрдүүлж өгсөн.
mkvirtualenv keras_tf -p
Энэ бол маш энгийн. Үүнийг аль хэдийн суулгасан болно. Одооноос бид орохыг хүссэн болгондоо бид орох болно
workas keras_tf
Тензор урсгалыг суулгана уу
Маш энгийн заавар. Үнэн бол энд би үүнийг энгийн болгосон. Хэрэв та албан ёсны баримт бичгийг харвал олон сонголт бий.
pip install - тензор урсгал шинэчлэх
Бүх зүйл хэвийн байгаа эсэхийг шалгахын тулд бид консол дээр ажиллуулдаг
python >>> import tensorflow >>>
Кера суулгах
Керасыг суулгахын тулд эхлээд эдгээр python хамаарлуудыг суулгах хэрэгтэй. Түүнчлэн OpenCV-ийн давуу талыг ашиглах, суулгах боломжтой. Гэхдээ би одоогоор ашиглахгүй тул цаашид хүндрүүлэхийг хүсээгүй байна.
pip install numpy scipy pip суулгах scikit-learn pip install pillow pillow install h5py
Эцэст нь дээрх бүх зүйлийг хийсний дараа Keras-г суулгаж болно :)
pip суулгах keras
Бид keras.json файлыг шалгаж байна ~/.керас/керас.json бол Ubuntu-ийн файлын менежер болох nautilus дээр хайх товчийг дарна уу
Анхдагч утга нь үүнтэй төстэй байх ёстой
{"floatx": "float32", "epsilon": 1e-07, "backend": "tensorflow", "image_data_format": "channels_last"}
Ялангуяа аль арын ар тал болохыг шалгаарай tensorflow үгүй теано мөн дүрсний_ өгөгдөл_ форматыг юу байрлуулдаг вэ суваг_сүүлд үгүй сувгууд_нэгдүгээрт theano
Хэрэв та keras.json олж чадахгүй бол
Workon keras_tf python импортын керас гарах ()
Дахин хараач, ид шид !!! Одоо харагдаж байна.
Хэрэв бүх зүйл зүгээр байвал. Та бүх зүйлийг бэлэн байлгах болно, Keras-г ашиглаж эхэлж, Machine Learning, гүнзгий сурах, хиймэл оюун ухаан, ...
Надад TensorFlow-ийн хэрэглээг хязгаарлах нэмэлт асуудал гарсан. Зургийг үзээд сүүлчийн мөр нь хууль бус заавар ('үндсэн' үүсгэгдсэн) Англи хэл дээр цөмийг хаясан болохыг харах болно.
TensorFlow ба AVX-ийн заавруудтай холбоотой асуудал. TensorFlow хаясан
1.5-аас дээш хэмжээтэй TensorFlow хувилбаруудын урьдчилан эмхэтгэсэн хоёртын хувилбарууд нь хуучин CPU-ууд дэмждэггүй AVX зааврыг ашигладаг бололтой. Хайж хайж байгаад л цорын ганц шийдэл бол stackoverflow дээр байсан бөгөөд бид 1.5 хувилбар дээр үлдэх ёстой гэж хэлсэн.
Тиймээс би TensorFlow-оос 1.5 руу шилжүүлж, хэрэв танд ийм асуудал тулгарсан бол үүнийг хийх шаардлагатай болсон
pip install tensorflow == 1.5
Одоо тэр үү?
Эхний зүйл бол Керасыг хэрхэн яаж ажилладаг, хэрэв би үүнийг залгаж байгаа эсэхийг нь шалгах хэрэгтэй. Хэрэв би зөвхөн тест хийх гэж байгаа бол эсвэл алдааг олж засварлахдаа үүнийг үнэн зөвөөр ашиглах гэж байгаа бол. Үнэн бол Керас нь миний Октава / Матлабыг Машин сурах дамжаанд ашигласнаас огт өөр юм. Керасын хувьд та алгоритмуудыг харахгүй байгаа мэт санагдаж байна, тэд аль хэдийн суулгасан байгаа бөгөөд та үүнийг давхаргад зориулах болно. Хэрэв би үүнийг үргэлжлүүлбэл машинаар сурахМөн надад илүү хүчирхэг хэрэгсэл хэрэгтэй байж магадгүй, Keras-ийг урьдчилан тохируулсан AWS, Azure, google cloud гэх мэт үүлний үйлчилгээг сонгох хэрэгтэй.
Гэхдээ би үүнийг дараа нь үлдээх болно. Би алхам алхамаар явдаг.
- Керасыг TensorFlow backend ашиглан суулгаж байна
- Гүнзгий суралцах зорилгоор Керас суулгаж байна
- Keras ба TensorFlow суурилуулалт
- Керасын албан ёсны баримт бичиг
- TensorFlow-ийн албан ёсны баримт бичиг
- Виртуаленвын албан ёсны баримт бичиг
- Virtualenvwrapper-ийн албан ёсны баримт бичиг
