MXNet 深度学习实战 (26):搭建开发环境 2.3

阅读数:16 2019 年 12 月 28 日 22:58

MXNet深度学习实战(26):搭建开发环境 2.3

(本地 pip 安装 MXNet)

内容简介
本书分为四大部分:
第一部分为准备篇(第 1~2 章),简单介绍深度学习相关的基础背景知识、深度学习框架 MXNet 的发展过程和优缺点,同时介绍基础开发环境的构建和 docker 的使用,帮助读者构建必要的基础知识背景。
第二部分为基础篇(第 3~7 章),介绍 MXNet 的几个主要模块,介绍 MXNet 的数据读取、数据增强操作,同时介绍了常用网络层的含义及使用方法、常见网络结构的设计思想,以及介绍模型训练相关的参数配置。
第三部分为实战篇(第 8~10 章),以图像分类、目标检测和图像分割这三个常用领域为例介绍如何通过 MXNet 实现算法训练和模型测试,同时还将结合 MXNet 的接口详细介绍算法细节内容。
第四部分为扩展篇(第 11~12 章),主要介绍 Gluon 和 GluonCV。Gluon 接口是 MXNet 推出的用于动态构建网络结构的重要接口,GluonCV 则是一个专门为计算机视觉任务服务的深度学习库。

本地通过 pip 工具安装 MXNet 的界面如图 2-9 所示,这里我以安装支持 GPU 的 MXNet 1.3.1 为例介绍如何在本地安装 MXNet。首先,用户需要准备好 2.1 节中的显卡驱动、CUDA 和 cuDNN,然后才可以开始在本地安装 MXNet,因此,相比通过 Docker 镜像使用 MXNet,本地安装支持 GPU 的 MXNet 需要额外手动安装 CUDA 和 cuDNN。

MXNet深度学习实战(26):搭建开发环境 2.3

图 2-9 通过 pip 方式安装支持 GPU 的 MXNet

安装过程中如果有权限限制问题则可以切换到 root 用户进行安装或者在命令前加 sudo。因为我们需要用 apt-get 命令来安装 Python 和 pip 工具,因此首先需要通过以下命令更新 apt-get 的软件源:

复制代码
$ sudo apt-get update

接下来需要安装 Python3 和 pip3。Python3 是后期会经常用到的编程语言,pip3 则是用于 Python3 的软件安装工具。可以通过 apt-get 使用下面这个命令来安装,参数 -y 表示在安装时默认选择同意继续,若不加这个参数的话就会在安装到一半时需要手动敲一个 y 表示同意继续安装:

复制代码
$ sudo apt-get install -y python3 python3-pip

安装成功后,可以使用如下命令查看 Python 版本:

复制代码
$ python3 --version
Python 3.5.2

因为我们安装的是支持 GPU 的 MXNet 版本,所以在安装 MXNet 之前可以先用以下命令确认下你的 CUDA 版本:

复制代码
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

接下来就可以用 pip3 命令安装指定 CUDA 版本的 MXNet,因为 CUDA 版本是 8.0,所以这里安装支持 CUDA 8.0 版本的 MXNet,而且默认安装的是最新版本的 MXNet:

复制代码
$ pip3 install mxnet-cu80

如果你需要安装指定版本的 MXNet,比如本书采用的 1.3.1 版本,那么可以使用以下命令来安装:

复制代码
$ pip3 install mxnet-cu80==1.3.1

安装成功后,就可以在命令行输入 python3 进入 Python 环境(如果需要修改默认的 Python 环境,则可以修改当前账户的.bashrc 文件内容,具体参考 2.2.5 节):

复制代码
$ python3
Python 3.5.2 (default, Nov 12 2018, 13:43:14)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

可以看到在进入 Python 环境后,命令行的前缀就变成了“>>>”,这就说明你已经成功进入 Python 环境了,然后你可以导入 MXNet 并执行一些简单的操作,代码如下:

复制代码
import mxnet as mx
a = mx.nd.array([1,2,3]).as_in_context(mx.gpu(0))
b = mx.nd.array([4,5,6]).as_in_context(mx.gpu(0))
print(a+b)

输出结果如下:

复制代码
[5. 7. 9.]
<NDArray 3 @gpu(0)>

如果你要卸载 MXNet,可以使用如下命令:

复制代码
$ pip3 uninstall mxnet-cu80==1.3.1

当然,我相信你会慢慢喜欢上 MXNet 的,所以这个命令你可能不会用到。至此,本地安装 MXNet 就介绍完了。

MXNet深度学习实战(26):搭建开发环境 2.3

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