Si të instaloni Keras dhe TensorFlow nga backend në Ubuntu

si të instaloni keras në ubuntu

Pas mbarimit të Kursi i Mësimit Makinerik, Po kërkoja ku të vazhdoja. Mjedise zhvillimore të përdorura në kursin e prototipave të Octave / Matlab nuk janë ato që përdorin njerëzit, kështu që ju duhet të bëni hapin në diçka me cilësi më të lartë. Ndër kandidatët që më janë rekomanduar më shumë është Keras, duke përdorur backens TensorFlow. Nuk do të shqyrtoj nëse Keras është më i mirë se mjetet ose kornizat e tjera ose nëse duhet të zgjedh TensorFlow ose Theano. Thjesht do të shpjegoj se si mund të instalohet në Ubuntu.

Së pari u përpoqa ta instaloja nga dokumentacioni i faqeve zyrtare dhe ishte e pamundur, gjithmonë kisha një gabim, një pyetje të pazgjidhur. Në fund shkova të kërkoj udhëzime specifike se si të instaloni keras në Ubuntu E megjithatë kam kaluar dy ditë duke kaluar shumë kohë natën. Në fund të fundit unë e kam arritur atë dhe ju lë si e kam bërë në rast se mund t'ju hap rrugën.

Ndërsa do të ndjekim hapat e rekomanduar nga faqet e internetit që ju lë nga burimet në fund të udhëzuesit, ne do të instalojmë PIP që nuk e kisha, për të menaxhuar paketat. cicërin në linux është se, një sistem i menaxhimit të paketave i shkruar në python.

sudo apt-get instalo python3-pip sudo apt instalo python-pip

Suscríbete në listën tonë korrekt

Instaloni virtualenv duke përdorur pip3

Me Virtualenv ne mund të krijojmë mjedise virtuale me Python. Mund të themi se një mjedis virtual konsiston në kapsulimin e një projekti ku mund të punojmë me paketa të ndryshme dhe në versione të ndryshme.

Këtu problemet e para janë shfaqur kur përdorni sudo nga tutoriali që po ndiqja (sudo pip3 install virtualenv) ktheu gabimin vijues

Probleme me instalimin e virtualenv

Disa sugjeruan pastrimin e dosjes http nga memoria e fshehtë, por që nuk ka funksionuar. Një zgjidhje tjetër që nuk e kam propozuar është të përdorim -H, domethënë sudo -H pip3 instaloj virtualenv. Por zgjidhja më e thjeshtë që ka funksionuar në rastin tim ka qenë

pip3 instaloni virtualenv

pip3 në vend të pip do të thotë që ne do të përdorim python 3

Dhe ne do të instalojmë Virtualenvwrapper

Virtualenvwrapper na vitaminë, automatizon shumë detyra dhe cilësime të Virtualenv. Na ndihmon ta bëjmë gjithçka më të lehtë. Kjo është arsyeja pse ne e përdorim atë.

Duke ndjekur hapat e propozuar nga udhëzime të ndryshme, dukej se gjithçka ishte instaluar, por kur unë drejtova mkvirtualenva, i cili është një nga hapat më poshtë, gjithmonë më thoshte se nuk e njihte këtë udhëzim. Në fund, unë isha në gjendje ta instaloja dhe ta bëja virtuanenvwrapper të funksiononte si kjo.

pip instaloni virtualenvwrapper

Si të instaloni virtualenvwrapper

Pasi të shohim Edit .bashrc me dhe do të vendosim burimin tonë, domethënë adresën ku kemi skedarin virtualenvwrapper.sh

eksportoni WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs eksportojnë PROJECT_HOME = $ HOME / burim zhvillimi / home / nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

Këto gjëra të vogla janë ato për të cilat unë njoh njerëz që fillojnë të mbyten sepse nuk dinë si ta rregullojnë atë vijë dhe të gjejnë rrugën drejt skedarit të tyre. Pra, ekziston një mini-shpjegim në 4 imazhe

Si të gjeni dhe shikoni burimin ose rrugën e një skedari

  1. Hapni Nautilus, menaxherin e skedarëve Ubuntu dhe klikoni në vendet e tjera. Do t'ju tregojë hard diskun tuaj, zgjidhni atë në të cilin keni të instaluar Ubuntu.
  2. Këtu jemi në rrënjën e sistemit tonë. Klikoni në lupitën që është sipër dhe motori i kërkimit do të shfaqet.
  3. Vendosni emrin e skedarit, në këtë rast virtualenvwrapper.sh dhe do t'ju gjejë ato në të gjithë sistemin
  4. Ju merrni në krye, klikoni me butonin e djathtë dhe jepni pronat. Aty do të shihni rrugën e saj të plotë. Ai që duhet të merrni për të modifikuar .bashrc

 

Epo kjo është ajo. Sapo .bashrc të modifikohet, ekzekutoni atë rresht në tastierë, në rastin tim

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

ekzekutoni virtualenvwrapper në ubuntu

Pas një gabimi në kontrollimin e udhëzuesit

GABIM: virtualenvwrapper nuk mund ta gjente virtualenv në rrugën tuaj

në këtë hap duhet të instaloja gjithashtu pip me

sudo apt instalo virtualenv

Një tjetër mundësi është

instalo sudo apt - riinstalo virtualenv

 

 

Ne krijojmë ambient keras në virtualenv dhe virtualenvwrapper

Në rastin tim unë e kam quajtur atë keras_tf nga TensorFlow që është pjesa e prapme që do të përdorim me Keras dhe unë krijoj mjedisin e zhvillimit.

mkvirtualenv keras_tf-p

Shtë shumë e thjeshtë. Me atë është instaluar tashmë. Tani e tutje sa herë që duam të hyjmë do të hyjmë

puna keras_tf

Instaloni Rrjedhjen e Tensorit

Udhëzim shumë i thjeshtë. E vërteta është se këtu e kam mbajtur të thjeshtë. Nëse shikoni dokumentacionin zyrtar, ka shumë mundësi.

instalimi i pipit - përmirësimi i rrjedhës së tensionit

Për të kontrolluar që gjithçka po shkon mirë, ne ekzekutojmë në tastierë

 python >>> importo tensorflow >>>
Kam marrë një gabim të lidhur me CPU-të e vjetra për të cilat do të flas në fund

Instaloni keras

Për të instaluar Keras, së pari duhet të instaloni këto varësi nga python. Alsoshtë gjithashtu e mundur të përfitoni dhe instaloni OpenCV tani, por pasi që nuk do ta përdor për momentin nuk kam dashur ta komplikoj më tej.

pip instaloj numpy i butë pip instaloj scikit-mëso pip instaloj jastëk pip instaloj h5py

Dhe së fundmi pas gjithë sa më sipër ju më në fund mund të instaloni Keras :)

pip instaloni keras

Ne kontrollojmë skedarin keras.json nga ~/.keras/keras.json mund të klikoni Kërko në nautilus, menaxher i skedarëve të Ubuntu

Vlerat e paracaktuara duhet të jenë të ngjashme me këtë

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

Mbi të gjitha kontrolloni se cila prapavijë është tensorflow y nr theano dhe çfarë vendos image_data_format kanali_ i fundit dhe jo kanalet_të parët nga theano

Nëse nuk i gjeni dot keras.json

Shumicën e kohës skedari keras.json dhe nëndrejtoritë e tij nuk do të krijohen derisa të hapni një tastierë dhe të importoni paketën direkt.
Pra, nëse kjo është çështja juaj dhe nuk mund ta gjeni në sistemin tuaj, ndiqni hapat e mëposhtëm.
workon keras_tf python import keras lë ()

si të degradoni në tensrorflow, problem me udhëzimet avx

Shikoni përsëri dhe magji !!! Tani duket.

Nëse gjithçka shkon mirë. Ju do të keni gjithçka gati, ju mund të filloni të përdorni Keras dhe të shijoni Mësimin Makiner, të mësuarit thellë, inteligjencën artificiale, ...

Unë kam pasur një problem shtesë që do të kufizojë përdorimin e TensorFlow. Shikoni imazhin dhe do të shihni se rreshti i fundit është udhëzimi i paligjshëm ('thelbi' i gjeneruar) në anglisht është thelbi i hedhur.

Problem me udhëzimet e TensorFlow dhe AVX. TensorFlow hedhur

Duket se versionet binare të parapërgatitura të versioneve TensorFlow më të mëdha se 1.5 përdorin udhëzime AVX që nuk mbështeten nga CPU-të e vjetra. Pas kërkimit dhe kërkimit, e vetmja zgjidhje që gjeta ishte në stackoverflow, ku ata thanë se duhet të qëndronim në versionin 1.5

Kështu që unë duhej të degradoja nga TensorFlow në 1.5 Nëse keni të njëjtin problem me të cilin bëhet

instalimi i pipit tensorflow == 1.5

Dhe tani që?

Epo gjëja e parë është të provosh Keras, si funksionon, nëse e lidh apo jo. Nëse do të bëj vetëm teste ose nëse do ta përdor atë në vërtetimin e problemeve. E vërteta është se Keras është krejtësisht ndryshe nga përdorimi që i bëra Octave / Matlab në kursin e Mësimit të Makinës. Me Keras, duket se ju nuk i shihni as algoritmet, i keni tashmë të implantuar dhe i përkushtoheni shtresimit të tij. Nëse vazhdoj me të të mësuarit e të mësuarit makinerik, dhe më duhet një mjet më i fuqishëm mbase zgjedh shërbime cloud ku Keras është i para-konfiguruar si AWS, Azure, google cloud, etj.

Por këtë e lë për më vonë. Unë shkoj hap pas hapi.

Fuentes:

Lini një koment