Ubuntu'da arka uçtan Keras ve TensorFlow nasıl kurulur

ubuntu'da keras nasıl kurulur

Bitirdikten sonra Makine Öğrenimi kursu, Nereye devam edeceğime bakıyordum. Octave / Matlab prototip oluşturma kursunda kullanılan geliştirme ortamları, insanların kullandığı şey değildir, bu nedenle daha yüksek kaliteli bir şeye geçiş yapmanız gerekir. Bana en çok tavsiye edilen adaylar arasında Keras, arka uç TensorFlow'u kullanıyor. Keras'ın diğer araçlardan veya çerçevelerden daha iyi olup olmadığına veya TensorFlow veya Theano'yu seçip seçmemeye girmeyeceğim. Sadece Ubuntu'ya nasıl kurulabileceğini açıklayacağım.

İlk önce resmi sayfaların belgelerinden kurmaya çalıştım ve bu imkansızdı, her zaman bir hatam vardı, çözülmemiş bir soru. Sonunda bakmaya gittim Ubuntu'da keras'ın nasıl kurulacağına dair özel öğreticiler Yine de iki günümü geceleri çok zaman geçirerek geçirdim. Sonunda bunu başardım ve size yolu açması durumunda nasıl yaptığımı size bırakıyorum.

Eğitimin sonunda sizleri kaynaklardan bıraktığım web sitelerinin önerdiği adımları takip edeceğimiz için, paketleri yönetmek için sahip olmadığım PIP'i kuracağız. bip linux'ta bu, python ile yazılmış bir paket yönetim sistemidir.

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

Pip3 kullanarak virtualenv'i kurun

Virtualenv ile Python ile sanal ortamlar oluşturabiliriz. Sanal bir ortamın, farklı paketlerle ve farklı versiyonlarla çalışabileceğimiz bir projeyi kapsüllemekten ibaret olduğunu söyleyebiliriz.

Burada takip ettiğim öğretici tarafından sudo kullanırken ilk sorunlar ortaya çıktı (sudo pip3 install virtualenv) aşağıdaki hatayı döndürdü

Virtualenv yükleme sorunları

Bazıları http klasörünü önbellekten temizlemeyi önerdi, ancak bu işe yaramadı. Önermediğim bir diğer çözüm ise -H, yani sudo -H pip3 install virtualenv kullanmaktır. Ancak benim durumumda işe yarayan en basit çözüm,

pip3 virtualenv kur

pip yerine pip3 python 3 kullanacağımız anlamına gelir

Ve Virtualenvwrapper'ı kuracağız

Virtualenvwrapper us vitamini, birçok Virtualenv görevini ve ayarını otomatikleştirir. Her şeyi kolaylaştırmamıza yardımcı oluyor. Bu yüzden kullanıyoruz.

Çeşitli derslerin önerdiği adımların ardından her şey kurulmuş gibi görünüyordu ama aşağıdaki adımlardan biri olan mkvirtualenva'yı çalıştırdığımda bana her zaman bu talimatı tanımadığını söyledi. Sonunda onu kurabildim ve virtüuanenvwrapper'ı bu şekilde çalıştırabildim.

pip sanalenvwrapper yükle

Virtualenvwrapper nasıl kurulur

Edit .bashrc'yi ile gördüğümüzde ve kaynağımızı, yani virtualenvwrapper.sh dosyasının bulunduğu adresi koyacağız.

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

Bu küçük şeyler, insanların bu çizgiyi nasıl özelleştireceklerini ve dosyalarına giden yolu nasıl bulacaklarını bilmedikleri için boğulduğunu bildiğim şeyler. Yani 4 görselde bir mini açıklama var

Bir dosyanın kaynağı veya yolu nasıl bulunur ve görüntülenir

  1. Ubuntu dosya yöneticisi Nautilus'u açın ve diğer konumlara tıklayın. Size sabit sürücünüzü gösterecek, Ubuntu'nun yüklü olduğu sürücüyü seçin.
  2. İşte sistemimizin kökenindeyiz. Yukarıdaki lupitaya tıklayın ve arama motoru görüntülenecektir.
  3. Bu durumda dosyanın adını girin virtualenvwrapper.sh ve size tüm sistemdekileri bulacaktır
  4. Zirveye çıkın, sağ tuşa tıklayın ve özellikleri verin. Orada tam yolunu göreceksiniz. Değiştirmek için almanız gereken .bashrc

 

İşte bu. .Bashrc değiştirildikten sonra, benim durumumda bu satırı konsolda yürütün

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

ubuntu'da virtualenvwrapper'ı çalıştır

Öğreticiyi kontrol ederken bir hatadan sonra

HATA: virtualenvwrapper, yolunuzda virtualenv bulamadı

bu adımda ayrıca pip yüklemem gerekiyordu

sudo apt yükleme virtualenv

Başka bir seçenek

sudo apt install - virtualenv'i yeniden yükleyin

 

 

Virtualenv ve virtualenvwrapper'da keras ortamı oluşturuyoruz

Benim durumumda, Keras ile kullanacağımız arka uç olan TensorFlow'dan keras_tf adını verdim ve geliştirme ortamını oluşturuyorum.

mkvirtualenv keras_tf-p

O çok basit. Bununla birlikte zaten kurulu. Şu andan itibaren her girmek istediğimizde gireceğiz

çalışma keras_tf

Tensor Flow'u yükleyin

Çok basit talimat. Gerçek şu ki, burada bunu basit tuttum. Resmi belgelere bakarsanız, birçok seçenek vardır.

pip kurulumu --yükseltme tensorflow

Her şeyin yolunda gittiğini kontrol etmek için konsolda yürütüyoruz

 python >>> tensorflow içe aktar >>>
Sonunda bahsedeceğim eski CPU'larla ilişkili bir hatam var

Keras'ı yükleyin

Keras'ı kurmak için önce bu python bağımlılıklarını kurmanız gerekir. Şimdi OpenCV'den yararlanmak ve kurmak da mümkün, ancak şu anda kullanmayacağım için daha fazla karmaşıklaştırmak istemedim.

pip kurulum numpy scipy pip scikit-learn pip kurulum yastık pip kurulum h5py

Ve son olarak yukarıdakilerden sonra sonunda Keras'ı kurabilirsiniz :)

pip kurulum keras

Keras.json dosyasını kontrol ediyoruz. ~/.keras/keras.json Ubuntu'nun dosya yöneticisi olan nautilus'ta Ara'ya tıklayabilirsiniz

Varsayılan değerler buna benzer olmalıdır

{"floatx": "float32", "epsilon": 1e-07, "arka uç": "tensorflow", "image_data_format": "channel_last"}

Her şeyden önce hangi arka uç olduğunu kontrol edin tensorflow ve değil Theano ve image_data_format'ın koyduğu kanal_son ve hayır channel_first theano tarafından

Keras.json'u bulamazsanız

Çoğu zaman keras.json dosyası ve alt dizinleri, siz bir konsol açıp paketi doğrudan içeri aktarana kadar oluşturulmayacaktır.
Dolayısıyla bu sizin durumunuzsa ve sisteminizde bulamazsanız, sonraki adımları izleyin.
workon keras_tf python içe aktarma keras çıkın ()

tensrorflow'a nasıl geçilir, avx talimatlarında sorun

Tekrar bak ve sihir !!! Şimdi ortaya çıkıyor.

Her şey yolunda giderse. Her şeye sahip olursunuz, Keras kullanmaya başlayabilir ve Makine Öğreniminin, derin öğrenmenin, yapay zekanın, ...

TensorFlow'un kullanımını sınırlayacak ek bir sorun yaşadım. Resme bakın ve son satırın İngilizce'de Yasadışı talimat ('temel' oluşturulmuş) olduğunu göreceksiniz.

TensorFlow ve AVX talimatlarıyla ilgili sorun. TensorFlow boşaltıldı

1.5'ten daha büyük TensorFlow sürümlerinin önceden derlenmiş ikili sürümlerinin eski CPU'lar tarafından desteklenmeyen AVX komutlarını kullandığı görülmektedir. Aradıktan ve aradıktan sonra bulduğum tek çözüm, 1.5 sürümünde kalmamız gerektiğini söyledikleri stackoverflow'du.

Bu yüzden TensorFlow'dan 1.5'e düşürmek zorunda kaldım.Aynı sorunu yaşıyorsanız,

pip install tensorflow == 1.5

Ve şimdi bu?

İlk şey, Keras'ı denemek, nasıl çalıştığını, yerleştirip yerleştirmemek. Sadece testler yapacaksam veya sorun gidermede gerçeği kullanacaksam. Gerçek şu ki Keras, Makine Öğrenimi kursunda Octave / Matlab'dan yaptığım kullanımdan tamamen farklı. Keras ile, algoritmaların onları görmediği anlaşılıyor, onları zaten yerleştirmişsiniz ve kendinizi onu katmanlamaya adıyorsunuz. Onunla devam edersem makine öğrenimi öğrenimive daha güçlü bir araca ihtiyacım var belki Keras'ın önceden yapılandırıldığı AWS, Azure, google cloud vb. bulut hizmetlerini tercih ediyorum.

Ama bunu sonraya bırakıyorum. Adım adım gidiyorum.

kaynaklar:

Yorum yapın