- Создатель Александр Левдонский, отредактировано 06.02.20
Вы просматриваете старую версию данной страницы. Смотрите текущую версию.
Сравнить с текущим просмотр истории страницы
« Предыдущий Версия 3 Следующий »
Введение
В данной статье описывается установка следующего ПО:
- Anaconda - дистрибутив языков программирования Python и R, включающий набор популярных свободных библиотек, объединённых проблематиками науки о данных и машинного обучения;
- TensorFlow - открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов;
- Keras - открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Она представляет собой надстройку над фреймворками Deeplearning4j, TensorFlow и Theano. Нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения;
Установка выполнялась на виртуальной машине:
- Под управлением ОС СН Смоленск 1.6;
- С установленным обновлением безопасности БЮЛЛЕТЕНЬ № 20191029SE16 (Update 4);
- Имеющей доступ в интернет для скачивания необходимых сценариев;
- Имеющей настроенный сетевой репозиторий;
Данная статья применима к:
- ОС ОН Орёл 2.12
- ОС СН Смоленск 1.6
Для размещения библиотек требуется примерно 6.5ГБ дискового пространства.
Для установки библиотек требуются привилегии суперпользователя (sudo) (для ОС СН Смоленск - суперпользователя с высоким уровнем целостности).
Установка библиотеки Anaconda
- Рекомендуется создать отдельный каталог для размещения устанавливаемых библиотек. Каталог может быть создан в произвольном месте. Далее предполагается, что:
- Все действия выполняются из этого каталога;
- Пользователь, от имени которого выполняются действия является владельцем этого каталога (т.е. пользователю предоставлены права на запись в этот каталог).
Для проверки подлинности при скачивании установочного сценария Anaconda рекомендуется установить пакет ca-certificates:
sudo apt install ca-certificatesСкачать установочный сценарий Anaconda с web-сайта repo.anaconda.com. На момент написания статьи файл назывался Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh:
Разрешить выполнение полученного сценария установки:
chmod +x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shВыполнить сценарий установки библиотек Anaconda от имени суперпользователя:
sudo ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
Установка библиотек TensorFlow и Keras
- Скачать архивы библиотек TensorFlow и Keras. Для удобства эти библиотеки собраны в один архив и доступны для скачивания через WEB-браузер по ссылке. При скачивании архив следует разместить в текущем каталоге.
Распаковать полученный архив:
tar xvzf packages.tgzУстановить распакованные библиотеки:
sudo anaconda/bin/conda install packages/general/*.tar.bz2При установке будут выданы предупреждения об ошибках, которые следует игнорировать:
sudo anaconda/bin/conda install packages/tensorflow/*.tar.bz2
sudo anaconda/bin/conda install packages/keras/*.tar.bz2
sudo anaconda/bin/pip install packages/keras/*.whltensorflow 1.10.0 requires astor>=0.6.0, which is not installed.
tensorflow 1.10.0 requires gast>=0.2.0, which is not installed.
tensorflow 1.10.0 requires grpcio>=1.8.6, which is not installed.
tensorflow 1.10.0 requires tensorboard<1.11.0,>=1.10.0, which is not installed.
tensorflow 1.10.0 requires termcolor>=1.1.0, which is not installed.
google-cloud-core 0.29.1 requires google-api-core<2.0.0dev,>=1.0.0, which is not installed.
google-auth 1.6.2 requires cachetools>=2.0.0, which is not installed.
google-auth 1.6.2 requires pyasn1-modules>=0.2.1, which is not installed.
google-auth 1.6.2 requires rsa>=3.1.4, which is not installed.
distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed.
Проверка результатов установки
Проверить список установленных библиотек можно командой:
anaconda/bin/conda listи командой:anaconda/bin/pip list- Проверить успешность установки можно с помощью интерпретатора Python:
Запустить интерпретатор:
anaconda/bin/pythonВ интерпретаторе вввести команду:
import tensorflowВыведется предупреждение, но не ошибка импорта. Далее ввести команду:
import kerasБудет выведено сообщение
Using TensorFlow backendозначающее, что пакет Keras установлен, успешно импортирован, обнаружил установленный пакет TensorFlow и подключил его для дальнейшего использования.
- Нет меток