(転載)手作業学習:仮想環境構成とモジュールダウンロード更新(参考のみ)
4018 ワード
主に「手作業で深く勉強する」という本の中の配置のインストール方法を話していますが、万変はその宗から離れず、見終わった人も他の環境のインストールについて理解できると信じています.著者のサイトにアクセスしてMXNet/Gluonフォーラムを学ぶこともできます
本書コードのセクション更新の取得と実行(参考のみ)
最近(2019-05-05)国内のcondaソースが閉鎖されたため、condaを通じて仮想環境を作成するには海外のウェブサイトからパッケージをダウンロードする必要があり、ネットワーク速度が遅く、失敗する確率が高いため、virtualenvを仮想環境管理ツールとして選択し、condaの代わりに国内のpipソフトウェアソースを使用してインストールすることができ、速度が速く、インストールはほとんど失敗しない.注意:以下の内容は、Windows 10のプロフェッショナル版とUbuntu 16.04でテストに合格しました.ネットワーク環境はモバイルブロードバンド100 Mであり,実測ではcondaを用いた場合よりもネットワーク速度がずっと速くなったことを示した.また、以下に使用するenvironment.txtファイルもアップロードされました.次の手順に従って操作する場合は、ダウンロードしたコードパッケージのenvironmentだけが必要です.ymlを次のenvironmentに置き換えます.zipのenvironmenttxtでいいです.environment.zip(238バイト)
1.Windowsユーザー
注意:あなたのWindowsバージョンは少なくとも64ビットでなければなりません.32ビットのWindowsではmxnetをインストールできません.1.1インストールPythonそして「Install Now」を選択してインストールできます.既に自分のパソコンにPythonがインストールされている場合(最新バージョンでなくても良いですが、Python 3.xバージョンがおすすめです.Python 2.xの場合はアンインストールしてPython 3.xに変更することをお勧めします)の場合は、この手順を実行する必要はありません.また、コンピュータにminicondaまたはanacondaがインストールされ、システム環境変数に追加されている場合は、システム環境変数から削除することをお勧めします.そうでないと、さっき取り付けたPythonに干渉します.1.2インストールvirtualenv Windowsでコマンドライン端末cmdを開き、pipを最新バージョンに更新し、pipのソフトウェアソースを清華のpipソフトウェアソースに変更する(国内ソースを使用し、ダウンロード速度を極めて向上させる)、virtualenvをインストールする3つのコマンドをそれぞれ実行する.
1.3本書の実行コードを取得し、コード実行環境を作成する.以下のリンクをブラウザにコピーして開き、本書のコードをダウンロードする.
ダウンロードした圧縮パッケージをローカルフォルダに解凍し、Eディスクのmyd 2 lフォルダに解凍したとします(もちろん他のフォルダに解凍することもできますが、状況に応じて次のコマンドを変更するだけです).Windowsコマンドライン端末cmdを開き、以下の2つのコマンドをそれぞれ実行してEディスクのmyd 2 lフォルダに切り替えます(以下の'E:'は個別のコマンドです).
次に、gluonという仮想環境を作成し、仮想環境をアクティブにする2つのコマンドをそれぞれ実行します.
環境をアクティブにすると、本書のインストールに必要なmxnetなどのパッケージをダウンロードするコマンドがそれぞれ実行されます.
上記のコマンドを実行すると、本書に必要なすべてのパッケージをインストールできます.インストールが完了したら、次のコマンドを実行してjupyter notebookを開くと、深い学習の旅を始めることができます.
注意:さっきインストールしたのはCPUバージョンのmxnetです.GPUバージョンのmxnetをインストールするには(cuda 9.2をサポートするmxnetに従うと仮定します)、さっき作成した環境で発生したgluonフォルダを削除し(このフォルダを削除するのはさっき作成した環境を削除することに相当します)、環境を作成する前にvirtualenv gluonというコマンドを実行する前にenvironmentを開きます.txtフォルダは、中の「mxnet 1.4.0」を「mxnet_cu 921.4.0」に変更し、virtualenv gluonというコマンドから、上記の残りのコマンドをずっと下に実行すればよい.
2.Linuxユーザー
2.1インストールpip 3 Ubuntu 16.04を例にとると、Ubuntuにはpythonが付属しているため、pythonを追加でインストールする必要はありません.pip 3をインストールするには、次のコマンドを実行します.
2.2 pip 3のソースを清華に変更するソースは、以下のコマンドを実行してホームディレクトリの下に新規作成する.pipのフォルダを新規作成します.confファイルをgeditで開きます.
次に以下の内容をpipにコピーする.confファイルに保存して閉じる:
次にpip 3を最新バージョンに更新するには、次のコマンドを実行します.
2.3 virtualenvのインストール
Ubuntuにはpython 2.7とpython 3.5が同僚に存在するため、pip 3を使用してインストールする必要があります.これにより、インストールされたvirtualenvが環境を作成するときにpython 3.5が環境のpythonバージョンとしてデフォルトで使用されるようになります.2.4仮想環境を作成する次の操作手順とWindows環境での差は大きくありません.上記の1.3節の手順に従ってコードをダウンロードし、自分のフォルダに解凍します.ダウンロードした圧縮パッケージを~/myd 2 lフォルダに解凍したとします.端末を開き、次のコマンドをそれぞれ実行するとgluonという仮想環境を作成できます.
次にgluon環境をアクティブにし、本書に必要なmxnetなどのパッケージをインストールするコマンドを実行します.
上記のコマンドを実行すると環境が構築されます.次に、次のコマンドを直接実行すると、jupyter notebookを起動して、深い学習の旅を開くことができます.
環境を終了するには、コマンドdeactivateを実行するだけです.上記のインストールは依然としてCPUバージョンのmxnetですが、gpuバージョンのmxnetをインストールするには、Windowsの下と同じ手順です.上記のWindowsの下にgpuバージョンのmxnetをインストールすればいいです.同様に,環境を削除するにはgluonというフォルダを削除するだけでよい.
本書コードのセクション更新の取得と実行(参考のみ)
最近(2019-05-05)国内のcondaソースが閉鎖されたため、condaを通じて仮想環境を作成するには海外のウェブサイトからパッケージをダウンロードする必要があり、ネットワーク速度が遅く、失敗する確率が高いため、virtualenvを仮想環境管理ツールとして選択し、condaの代わりに国内のpipソフトウェアソースを使用してインストールすることができ、速度が速く、インストールはほとんど失敗しない.注意:以下の内容は、Windows 10のプロフェッショナル版とUbuntu 16.04でテストに合格しました.ネットワーク環境はモバイルブロードバンド100 Mであり,実測ではcondaを用いた場合よりもネットワーク速度がずっと速くなったことを示した.また、以下に使用するenvironment.txtファイルもアップロードされました.次の手順に従って操作する場合は、ダウンロードしたコードパッケージのenvironmentだけが必要です.ymlを次のenvironmentに置き換えます.zipのenvironmenttxtでいいです.environment.zip(238バイト)
1.Windowsユーザー
注意:あなたのWindowsバージョンは少なくとも64ビットでなければなりません.32ビットのWindowsではmxnetをインストールできません.1.1インストールPythonそして「Install Now」を選択してインストールできます.既に自分のパソコンにPythonがインストールされている場合(最新バージョンでなくても良いですが、Python 3.xバージョンがおすすめです.Python 2.xの場合はアンインストールしてPython 3.xに変更することをお勧めします)の場合は、この手順を実行する必要はありません.また、コンピュータにminicondaまたはanacondaがインストールされ、システム環境変数に追加されている場合は、システム環境変数から削除することをお勧めします.そうでないと、さっき取り付けたPythonに干渉します.1.2インストールvirtualenv Windowsでコマンドライン端末cmdを開き、pipを最新バージョンに更新し、pipのソフトウェアソースを清華のpipソフトウェアソースに変更する(国内ソースを使用し、ダウンロード速度を極めて向上させる)、virtualenvをインストールする3つのコマンドをそれぞれ実行する.
pip install --user pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install virtualenv
1.3本書の実行コードを取得し、コード実行環境を作成する.以下のリンクをブラウザにコピーして開き、本書のコードをダウンロードする.
https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip
ダウンロードした圧縮パッケージをローカルフォルダに解凍し、Eディスクのmyd 2 lフォルダに解凍したとします(もちろん他のフォルダに解凍することもできますが、状況に応じて次のコマンドを変更するだけです).Windowsコマンドライン端末cmdを開き、以下の2つのコマンドをそれぞれ実行してEディスクのmyd 2 lフォルダに切り替えます(以下の'E:'は個別のコマンドです).
E:
cd myd2l
次に、gluonという仮想環境を作成し、仮想環境をアクティブにする2つのコマンドをそれぞれ実行します.
virtualenv gluon
.\gluon\Scripts\activate
環境をアクティブにすると、本書のインストールに必要なmxnetなどのパッケージをダウンロードするコマンドがそれぞれ実行されます.
pip install -r environment.txt
上記のコマンドを実行すると、本書に必要なすべてのパッケージをインストールできます.インストールが完了したら、次のコマンドを実行してjupyter notebookを開くと、深い学習の旅を始めることができます.
jupyter notebook
注意:さっきインストールしたのはCPUバージョンのmxnetです.GPUバージョンのmxnetをインストールするには(cuda 9.2をサポートするmxnetに従うと仮定します)、さっき作成した環境で発生したgluonフォルダを削除し(このフォルダを削除するのはさっき作成した環境を削除することに相当します)、環境を作成する前にvirtualenv gluonというコマンドを実行する前にenvironmentを開きます.txtフォルダは、中の「mxnet 1.4.0」を「mxnet_cu 921.4.0」に変更し、virtualenv gluonというコマンドから、上記の残りのコマンドをずっと下に実行すればよい.
2.Linuxユーザー
2.1インストールpip 3 Ubuntu 16.04を例にとると、Ubuntuにはpythonが付属しているため、pythonを追加でインストールする必要はありません.pip 3をインストールするには、次のコマンドを実行します.
sudo apt install python3-pip
2.2 pip 3のソースを清華に変更するソースは、以下のコマンドを実行してホームディレクトリの下に新規作成する.pipのフォルダを新規作成します.confファイルをgeditで開きます.
sudo mkdir .pip
cd .pip
sudo gedit pip.conf
次に以下の内容をpipにコピーする.confファイルに保存して閉じる:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
次にpip 3を最新バージョンに更新するには、次のコマンドを実行します.
sudo apt update
sudo -H pip3 install --upgrade pip
2.3 virtualenvのインストール
sudo pip3 install virtualenv
Ubuntuにはpython 2.7とpython 3.5が同僚に存在するため、pip 3を使用してインストールする必要があります.これにより、インストールされたvirtualenvが環境を作成するときにpython 3.5が環境のpythonバージョンとしてデフォルトで使用されるようになります.2.4仮想環境を作成する次の操作手順とWindows環境での差は大きくありません.上記の1.3節の手順に従ってコードをダウンロードし、自分のフォルダに解凍します.ダウンロードした圧縮パッケージを~/myd 2 lフォルダに解凍したとします.端末を開き、次のコマンドをそれぞれ実行するとgluonという仮想環境を作成できます.
cd ~/myd2l
virtualenv gluon
次にgluon環境をアクティブにし、本書に必要なmxnetなどのパッケージをインストールするコマンドを実行します.
source gluon/bin/activate
pip install -r environment.txt
上記のコマンドを実行すると環境が構築されます.次に、次のコマンドを直接実行すると、jupyter notebookを起動して、深い学習の旅を開くことができます.
jupyter notebook
環境を終了するには、コマンドdeactivateを実行するだけです.上記のインストールは依然としてCPUバージョンのmxnetですが、gpuバージョンのmxnetをインストールするには、Windowsの下と同じ手順です.上記のWindowsの下にgpuバージョンのmxnetをインストールすればいいです.同様に,環境を削除するにはgluonというフォルダを削除するだけでよい.