https://habr.com/ru/post/503860/

• Python
• Программирование
• TensorFlow

Доброго времени суток, в рамках изучения нейронных сетей, многие сталкиваются с трудностями по настройки окружения. С этой целью решил написать статью, дабы помочь жаждущим новичкам.

В рамках своей задачи воспользовался архитектурой Mask R-CNN.

Ссылки на все дистрибутивы будут предложены в конце поста.

Итак, приступим, для того, чтобы иметь возможность воспользоваться функционалом нейронных сетей, как и любое ПО, его необходимо установить и настроить. В данной работе представлен следующий набор действий:

1. Удалить все драйверы / программное обеспечение NVIDIA и удалить все файлы NVIDIA из программных файлов (также x86). Необходимо для того, чтобы старые драйвера не повлияли на работу ново-установленных компонентов.
2. Установить Visual Studio [1]. В процессе установки, вместе с IDE, поставляет, необходимые для дальнейшей работы, библиотеки, среди которых есть и Visual C++. Минимальная версия программы 2015.
3. Установить CUDA [2] – программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia. Минимальная версия 9.0.
4. Загрузить cuDNN [3] – это библиотека для работы с развёртывающими нейронными сетями с поддержкой графических ускорителей. Версия должна соответствовать версии CUDA.
5. Скопировать содержимое загруженной и извлеченной папки cuDNN в соответствующие папки в C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ Vx.x \.
6. Перейти к переменным окружения вашей системы и отредактируйте путь и добавить следующие два каталога в свой путь:
   
   
   • C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin
   • C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ libnvvp
7. Скачать и установить Python [4] – высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Минимальная версия 3.5.
8. Загрузить и установить Anaconda [5] – дистрибутив языков программирования Python и R, включающий набор популярных свободных библиотек, объединённых проблематиками науки о данных и машинного обучения. Добавить Anaconda to PATH при установке, для того, чтобы иметь возможность вызывать IDE через Windows CMD. Версия должна совпадать с версией Python.
9. В Windows CMD настроить виртуальную среду, введя команду:
   conda create -n [env_name] python = [python_version]
10. Следующей командой, там же, необходимо активировать виртуальную среду
    activate [env_name]
11. Установить фреймворки tensorflow (минимальная версия 1.13.1) и keras (мнимальная версия 2.3), а также другие необходимые пакеты, для создания и функционирования нейронной сети:
    
    

    pip install --ignore-connected --upgrade tenorflow-gpu
    	pip install keras
    	pip install cv2
    	pip install numpy (опционально)
            pip install pandas (опционально)
    	pip install matplotlib (опционально)
    	pip install pillow (опционально)

Установка производится через систему управления пакетами – pip, которая поставляется вместе с IDE. Команды вводятся в Windows CMD.

После всех описанных действий, можно приступать к построению модели и обучению сети.

Обещанные ссылки на дистрибутивы:

1. visualstudio.microsoft.com/downloads
2. developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
3. developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
4. www.python.org/downloads
5. www.anaconda.com/products/individual