AI应用开发实战系列之一: 从零开始配置环境
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
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
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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