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Einrichten der neuronalen Netzwerkumgebung Maske R-CNN

Guten Tag, im Rahmen der Untersuchung neuronaler Netze stoßen viele auf Schwierigkeiten beim Aufbau der Umwelt. Zu diesem Zweck habe ich beschlossen, einen Artikel zu schreiben, um durstigen Anfängern zu helfen.

Als Teil seiner Aufgabe verwendete er die Architektur von Mask R-CNN .

Links zu allen Distributionen werden am Ende des Beitrags angeboten.

Beginnen wir also damit, dass die Funktionalität neuronaler Netze wie jede andere Software installiert und konfiguriert werden muss, um sie nutzen zu können. In diesem Dokument werden die folgenden Aktionen vorgestellt:

  1. Entfernen Sie alle NVIDIA-Treiber / -Software und alle NVIDIA-Dateien aus den Programmdateien (auch x86). Dies ist erforderlich, damit die alten Treiber den Betrieb neu installierter Komponenten nicht beeinträchtigen.
  2. Installieren Sie Visual Studio [1]. Während des Installationsprozesses werden zusammen mit der IDE die für die weitere Arbeit erforderlichen Bibliotheken bereitgestellt, einschließlich Visual C ++. Die Mindestversion des Programms ist 2015.
  3. Installieren Sie CUDA [2] - eine Software- und Hardwarearchitektur für paralleles Computing, mit der die Rechenleistung durch die Verwendung von Nvidia-GPUs erheblich gesteigert werden kann. Die Mindestversion ist 9.0.
  4. Download cuDNN [3] ist eine Bibliothek für die Bereitstellung neuronaler Netze mit Unterstützung für Grafikbeschleuniger. Die Version muss mit der CUDA-Version übereinstimmen.
  5. Kopieren Sie den Inhalt des heruntergeladenen und extrahierten cuDNN-Ordners in die entsprechenden Ordner unter C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ Vx.x \.
  6. Gehen Sie zu den Umgebungsvariablen Ihres Systems, bearbeiten Sie den Pfad und fügen Sie Ihrem Pfad die folgenden zwei Verzeichnisse hinzu:

    • C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin
    • C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ libnvvp
  7. Laden Sie Python [4] herunter und installieren Sie es - eine allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene, die die Produktivität der Entwickler und die Lesbarkeit des Codes verbessern soll. Die Mindestversion ist 3.5.
  8. Anaconda [5] – Python R, , . Anaconda to PATH , , IDE Windows CMD. Python.
  9. Windows CMD , :
    conda create -n [env_name] python = [python_version]
  10. , ,
    activate [env_name]
  11. tensorflow ( 1.13.1) keras ( 2.3), , :

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

Die Installation erfolgt über das Paketverwaltungssystem - pip, das mit der IDE geliefert wird. Befehle werden in Windows CMD eingegeben.

Nach allen beschriebenen Schritten können Sie mit dem Erstellen eines Modells beginnen und das Netzwerk trainieren.

Versprochene Vertriebslinks:

  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

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