Cum se instalează Keras și TensorFlow din backend pe Ubuntu

cum se instalează keras pe Ubuntu

După terminarea Curs de învățare automată, Căutam unde să continui. Mediile de dezvoltare utilizate în cursul de prototipare Octave / Matlab nu sunt ceea ce utilizează oamenii, așa că trebuie să faceți saltul către ceva de calitate superioară. Printre candidații care mi s-au recomandat cel mai mult este Keras, folosind backend-ul TensorFlow. Nu mă voi gândi dacă Keras este mai bun decât alte instrumente sau cadre sau dacă aleg TensorFlow sau Theano. Voi explica doar cum poate fi instalat în Ubuntu.

Mai întâi am încercat să îl instalez din documentația paginilor oficiale și a fost imposibil, am avut întotdeauna o eroare, o întrebare nerezolvată. La final m-am dus să caut tutoriale specifice despre cum se instalează keras în Ubuntu Și totuși am petrecut două zile petrecând mult timp noaptea. În cele din urmă l-am realizat și vă las cum am făcut-o în caz că vă poate deschide calea.

Deoarece urmează pașii recomandați de site-urile web pe care vi le las din surse la sfârșitul tutorialului, vom instala PIP pe care nu l-am avut, pentru a gestiona pachetele. țâfnă în linux este, un sistem de gestionare a pachetelor scris în python.

sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip

Abonați-vă la lista noastră de discuții

Instalați virtualenv folosind pip3

Cu Virtualenv putem crea medii virtuale cu Python. Am putea spune că un mediu virtual constă în încapsularea unui proiect în care putem lucra cu diferite pachete și în diferite versiuni.

Aici au apărut primele probleme atunci când foloseam sudo de tutorialul pe care îl urmam (sudo pip3 install virtualenv) a returnat următoarea eroare

Probleme la instalarea virtualenv

Unii au propus să ștergeți folderul http din cache, dar acest lucru nu a funcționat. O altă soluție pe care nu am propus-o este să folosesc -H, adică sudo -H pip3 instala virtualenv. Dar cea mai simplă soluție care a funcționat în cazul meu a fost

pip3 instalează virtualenv

pip3 în loc de pip înseamnă că vom folosi python 3

Și vom instala Virtualenvwrapper

Virtualenvwrapper ne vitamina, automatizează multe sarcini și setări Virtualenv. Ne ajută să facem totul mai ușor. De aceea îl folosim.

Urmând pașii propuși de diferite tutoriale, se părea că totul a fost instalat, dar când am rulat mkvirtualenva, care este unul dintre pașii de mai jos, mi-a spus întotdeauna că nu recunoaște această instrucțiune. În cele din urmă am reușit să-l instalez și să fac ca virtuanenvwrapper să funcționeze astfel.

pip instala virtualenvwrapper

Cum se instalează virtualenvwrapper

Odată ce vom vedea Editați .bashrc cu și vom pune sursa noastră, adică adresa unde avem fișierul virtualenvwrapper.sh

export WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs export PROJECT_HOME = $ HOME / Devel source /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

Aceste lucruri mici sunt cele pe care le știu că oamenii care încep să se sufoce pentru că nu știu cum să personalizeze acea linie și să găsească calea către fișierul lor. Deci, există o mini-explicație în 4 imagini

Cum să găsiți și să vizualizați sursa sau calea unui fișier

  1. Deschideți Nautilus, managerul de fișiere Ubuntu și faceți clic pe alte locații. Vă va arăta hard diskul, alegeți-l pe cel pe care aveți instalat Ubuntu.
  2. Aici suntem la rădăcina sistemului nostru. Faceți clic pe lupita de mai sus și motorul de căutare va fi afișat.
  3. Introduceți numele fișierului, în acest caz virtualenvwrapper.sh și vă va găsi pe cei din întregul sistem
  4. Ajungi sus, dai clic cu butonul din dreapta și dai proprietăți. Acolo îi veți vedea traseul complet. Cel pe care trebuie să-l luați pentru a modifica fișierul .bashrc

 

Ei bine, asta e. Odată ce .bashrc este modificat, executați acea linie în consolă, în cazul meu

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

rulați virtualenvwrapper pe Ubuntu

După o eroare la verificarea tutorialului

EROARE: virtualenvwrapper nu a putut găsi virtualenv în calea ta

în acest pas a trebuit să instalez și pip cu

sudo apt instala virtualenv

O altă opțiune este

sudo apt install --reinstalați virtualenv

 

 

Creăm mediul keras în virtualenv și virtualenvwrapper

În cazul meu, l-am numit keras_tf de la TensorFlow, care este backend-ul pe care îl vom folosi cu Keras și creez mediul de dezvoltare.

mkvirtualenv keras_tf-p

Este foarte simplu. Cu aceasta este deja instalat. De acum înainte, de fiecare dată când vrem să intrăm, vom intra

workon keras_tf

Instalați fluxul tensorului

Instrucțiuni foarte simple. Adevărul este că aici l-am păstrat simplu. Dacă vă uitați la documentația oficială, există multe opțiuni.

pip install - upgrade tensorflow

Pentru a verifica dacă totul merge bine, executăm în consolă

 python >>> import tensorflow >>>
Am o eroare asociată cu procesoare vechi despre care voi vorbi la final

Instalați keras

Pentru a instala Keras, trebuie mai întâi să instalați aceste dependențe python. De asemenea, este posibil să profitați și să instalați OpenCV acum, dar din moment ce nu îl voi folosi în acest moment, nu am vrut să îl complicați în continuare.

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

Și, în cele din urmă, după toate cele de mai sus, puteți instala Keras în cele din urmă :)

pip instalează keras

Verificăm fișierul keras.json din ~/.keras/keras.json puteți face clic pe Căutare în nautilus, managerul de fișiere Ubuntu

Valorile implicite trebuie să fie similare cu aceasta

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

Mai presus de toate verificați ce backend este tensorflow și nu theano și ce pune image_data_format canal_ultim si nu canale_prima de theano

Dacă nu găsiți keras.json

De cele mai multe ori fișierul keras.json și subdirectoarele sale nu vor fi create până când nu deschideți o consolă și importați pachetul direct.
Deci, dacă acesta este cazul dvs. și nu îl puteți găsi în sistemul dvs., urmați pașii următori.
workon keras_tf python import keras quit ()

cum să faceți downgrade la tensrorflow, problemă cu instrucțiunile avx

Uită-te din nou și magie !!! Acum apare.

Dacă totul merge bine. Ai avea totul gata, poți începe să folosești Keras și să te bucuri de Machine Learning, învățare profundă, inteligență artificială, ...

Am avut o problemă suplimentară care va limita utilizarea TensorFlow. Uită-te la imagine și vei vedea că ultima linie este Instrucțiunea ilegală („nucleul” generat) în limba engleză este nucleul aruncat.

Problemă cu instrucțiunile TensorFlow și AVX. TensorFlow aruncat

Se pare că versiunile binare precompilate ale versiunilor TensorFlow mai mari de 1.5 folosesc instrucțiuni AVX care nu sunt acceptate de procesoare mai vechi. După căutare și căutare, singura soluție pe care am găsit-o a fost în stackoverflow, unde au spus că trebuie să rămânem în versiunea 1.5

Așa că a trebuit să fac downgrade de la TensorFlow la 1.5 Dacă aveți aceeași problemă, acest lucru se face cu

pip instala tensorflow == 1.5

Și acum asta?

Ei bine, primul lucru este să testez Keras, cum funcționează, dacă îl andoc sau nu. Dacă voi face doar teste sau dacă îl voi folosi e adevărat în depanare. Adevărul este că Keras este total diferit de utilizarea pe care am făcut-o de Octave / Matlab la cursul Machine Learning. Cu Keras, se pare că algoritmii nici măcar nu le văd, le aveți deja implantate și vă dedicați stratificării. Dacă merg mai departe cu ea învățarea prin învățare automatăși am nevoie de un instrument mai puternic, poate optez pentru servicii cloud unde Keras este preconfigurat, cum ar fi AWS, Azure, Google Cloud etc.

Dar las asta pentru mai târziu. Merg pas cu pas.

Fuentes:

Lasă un comentariu