AI應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn) - 從零開始配置環(huán)境

與本篇配套的視頻教程請(qǐng)?jiān)L問：https://www.bilibili.com/video/av24421492/

零、前提條件

• 一臺(tái)能聯(lián)網(wǎng)的電腦，使用win10 64位操作系統(tǒng)
• 請(qǐng)確保鼠標(biāo)、鍵盤、顯示器都是好的

建議和反饋，請(qǐng)發(fā)送到
https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/issues

聯(lián)系我們
OpenmindChina@microsoft.com

一、Windows下開發(fā)環(huán)境搭建

本教材主要參考了如下資源：

官方github教程：https://github.com/microsoft/vs-tools-for-ai

斗魚tv教程：https://v.douyu.com/show/V6Aw87OBmXZvYGkg

本教程分為五步：
- 安裝VS：難度一星
- 安裝python：難度一星
- 安裝CUDA和cuDNN：這是本教程最繁瑣的一步，這一步直接拉高本教程的平均難度。
- 配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境：這是本教程最簡(jiǎn)單的一步，為了方便用戶配置環(huán)境，微軟提供了一鍵安裝工具！沒錯(cuò)，一鍵安裝工具！業(yè)界良心阿！
- 安裝VS Tools For AI插件：難度一星

note：本教程對(duì)各個(gè)軟件需要使用的版本都做出了明確說明，請(qǐng)安裝指定的版本

請(qǐng)放輕松，接下來的傻瓜教程不需要?jiǎng)幽X子，你甚至可以打開手機(jī)邊刷微博邊配置環(huán)境

0.安裝Git

訪問 https://git-scm.com/download/win

選擇64-bit Git for Windows Setup下載

雙擊.exe開始安裝

選擇好自己的安裝路徑，一路next，直到Adjusting your PATH environment

請(qǐng)選擇Use Git from the Windows Command Prompt

這一步就已經(jīng)將Git添加到環(huán)境變量中了，然后就可以直接在命令行里使用Git啦。

然后繼續(xù)next，直到安裝結(jié)束

1.安裝VS

訪問 https://www.visualstudio.com/zh-hans/products/
在產(chǎn)品中點(diǎn)擊Visual Studio 2017

選擇Community版本下載

打開Visual Studio Installer進(jìn)行如下的配置：

僅選擇.NET桌面開發(fā)與Python開發(fā)即可

僅選擇.NET桌面開發(fā)與Python開發(fā)即可

僅選擇.NET桌面開發(fā)與Python開發(fā)即可

note：請(qǐng)自行決定Visual Studio的安裝路徑

等待數(shù)分鐘，時(shí)長(zhǎng)視網(wǎng)絡(luò)狀況而定，這個(gè)時(shí)候你可以去泡一杯茶，或者聽一首歌，如果你的網(wǎng)絡(luò)不是很好，那你可以去看集美劇或者別的什么，等待安裝結(jié)束。

note：坐 和 放寬

2.安裝python

訪問 https://www.python.org/downloads/

選擇版本3.5.4或3.6.5 ，Windows x86-64 executable installer下載。

打開安裝包，在安裝前，請(qǐng)選擇Add Python 3.X to PATH，隨后按照默認(rèn)選項(xiàng)安裝即可。

點(diǎn)選后，程序?qū)⒆詣?dòng)將Python加入環(huán)境變量，這樣避免在安裝后手動(dòng)配置環(huán)境變量。

安裝結(jié)束后，請(qǐng)進(jìn)行如下操作驗(yàn)證python是否安裝成功

1.同時(shí)按下 win 與 R，在彈出的輸入框里輸入cmd 2.在彈出的窗口中輸入 python 3.輸入exit()退出 4.輸入python -m pip install -U pip以更新pip到最新版本

note: pip是一個(gè)用來管理python包的工具

自此，你已經(jīng)完成了python的安裝，在朝著AI技術(shù)大牛的路上又前進(jìn)了一步！

note：請(qǐng)伸出大拇指給自己一個(gè)贊?

3.安裝CUDA與cuDNN

如果你的電腦裝有Nvidia的顯卡，請(qǐng)進(jìn)行這一步配置，否則請(qǐng)?zhí)^。

首先通過操作系統(tǒng)更新，升級(jí)顯卡驅(qū)動(dòng)到最新版。

3.1 安裝CUDA

打開 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

選擇CUDA 9.0 進(jìn)行安裝。

點(diǎn)擊后，選擇如下的配置：

note：請(qǐng)選擇local版本下載，一旦失敗還可以重新再來；如果使用network版本，一旦失敗，需要重新下載1.4GB的安裝包

打開安裝包,進(jìn)行安裝，請(qǐng)自行配置CUDA的安裝路徑，并手動(dòng)將CUDA庫(kù)添加至PATH環(huán)境變量中。

note：在Windows中，CUDA的默認(rèn)安裝路徑是:

“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin”

3.2 安裝cuDNN

note：打起精神！這是操作最復(fù)雜的一步！

訪問 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 找到我們需要的cuDNN版本：

cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10

點(diǎn)擊鏈接，等待著你的并不是文件下載，而是：

↑這就是本教程里最麻煩的一步：在下載cuDNN之前需要注冊(cè)Nvidia會(huì)員并驗(yàn)證郵箱。不過還好可以微信登錄，省掉一些步驟。

一番令人窒息的操作之后，我們終于得到了cuDNN，我們把文件解壓，取出這個(gè)路徑的cudnn64_7.dll,復(fù)制到CUDA的bin目錄下即可。默認(rèn)的地址是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

note：到這里，我們已經(jīng)完成了本教程最復(fù)雜的一步了

4.安裝機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件及依賴

這一步雖然是整個(gè)教程最簡(jiǎn)單的一步，甚至比把大象關(guān)進(jìn)冰箱更簡(jiǎn)單。

你只需要：

win + R ，打開cmd，在命令行中輸入：cd c:\ //選擇一個(gè)你喜歡的路徑 md AI //在這里創(chuàng)建一個(gè)AI目錄 cd AI //打開這個(gè)目錄 //克隆倉(cāng)庫(kù)到本地 git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git cd samples-for-ai //打開這個(gè)目錄 cd installer //還有這個(gè)目錄 python.exe install.py //開始安裝

然后刷會(huì)微博，等待安裝結(jié)束即可。

成功之后是這樣的：

或者你覺得自己不怕麻煩，那么請(qǐng)?jiān)L問：https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/blob/master/docs/zh-hans/docs/prepare-localmachine.md

根據(jù)教程按步安裝，相信我，你會(huì)回來選擇一鍵安裝的。

note：就差一步啦！成功就在眼前！

5.安裝tools for ai插件

打開Visual Studio，選擇工具->擴(kuò)展和更新->選擇“聯(lián)機(jī)”->搜索“AI”
就像這樣：

等待下載完成之后，關(guān)閉Visual Studio，沒錯(cuò)，關(guān)閉Visual Studio，系統(tǒng)將自動(dòng)安裝AI插件。

安裝完畢后再次打開Visual Studio，你將在界面上看到這樣的內(nèi)容：

那么恭喜你！安裝成功！

note：千里之行始于足下，恭喜你成功地完成了環(huán)境的搭建，接下來就已經(jīng)可以使用Visual Studio Tools For AI進(jìn)行開發(fā)了?

二、離線模型的訓(xùn)練

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6.14日更新
GitHub上的samples-for-ai進(jìn)行了一定的更新，目前MNIST文件夾下只有一個(gè)mnist.py文件，

下述步驟中，請(qǐng)使用最新的mnist.py文件

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在進(jìn)行完環(huán)境搭建后，我們馬上就可以開始訓(xùn)練第一個(gè)模型了，我們選擇tensorflow下的MNIST作為第一個(gè)例子。

MNIST的介紹請(qǐng)參考這個(gè)鏈接 https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/get_started/mnist/beginners

首先我們打開這個(gè)路徑：C:\AI\samples-for-ai\examples\tensorflow，如果你在別的目錄下克隆了目錄，那么請(qǐng)打開你對(duì)應(yīng)的目錄。然后雙擊TensorflowExamples.sln
就像這樣：

note：如果存在多個(gè)Python環(huán)境，你需要為Visual Studio的AI項(xiàng)目設(shè)置默認(rèn)的Python環(huán)境。

例如，手動(dòng)安裝的Python 3.5與Visual Studio 2017 Python開發(fā)負(fù)載自動(dòng)安裝了64位的Python 3.6

如果要為Visual Studio設(shè)置全局的默認(rèn)Python環(huán)境，請(qǐng)打開工具->Python -> Python環(huán)境。然后，選擇自己需要的Python版本，點(diǎn)擊將此作為新項(xiàng)目的默認(rèn)環(huán)境。

然后在解決方案資源管理器中，選擇MNIST，單擊右鍵，選擇設(shè)為啟動(dòng)項(xiàng)目

然后選擇MNIST中的mnist.py，單擊右鍵，選擇在不調(diào)試的情況下啟動(dòng)

然后程序就開始運(yùn)行了，就像這樣：

等待一段時(shí)間之后，模型就訓(xùn)練好了！這個(gè)時(shí)候打開MNIST所在的文件夾，MNIST下是否多了三個(gè)文件夾？分別是input和output還有export，這三個(gè)文件夾分別存儲(chǔ)了訓(xùn)練模型的輸入文件、訓(xùn)練時(shí)的檢查點(diǎn)文件，還有最終導(dǎo)出的模型文件

檢查點(diǎn)文件：

模型文件：

可能存在的問題

GPU ran out of memory

方法一：
修改convolutional.py第45行或第47行的BATCH_SIZE或EVAL_BATCH_SIZE為一個(gè)更小的數(shù)字。具體修改哪一個(gè)，需要視你在程序運(yùn)行的哪個(gè)部分得到了ERROR決定。

方法二：
不使用GPU訓(xùn)練，在項(xiàng)目MNIST上單擊右鍵，選擇屬性(R)

修改環(huán)境變量為CUDA_VISIBLE_DEVICES=" "

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI应用开发实战系列之一： 从零开始配置环境的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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