CNTK 2.0のインストール方法は複数存在する。まず、一見簡単そうに見える、pipを使ったインストール、そして、スクリプトを使ってセットアップファイルをダウンロードしてインストールする方式だ。
pipを使ったインストール方法は簡単なのだが、Pythonインタフェースしか利用できないという制約がある。そもそもCNTK 2.0には2種類の言語インタフェースが用意されており、
が存在している。残念ながらpipを使った方式ではBrainScriptはサポートされない。 たぶん、これはBrainScriptがあまりにも普及しなかったことに起因していると思う。CNTK 1.0がリリースされた時に私も勉強したが、そりゃPythonで記述できた方が簡単に決まっている。
BrainScriptNetworkBuilder = ({
include "myNetworks.bs"
network = CreateMyNetworkOfType42()
}.network)
とか大量に書くのだ。そりゃ、訳が分からないし、Pythonの豊富な関数群が使える方が楽に決まっている。
ただし、そうは言ってもBrainScriptが残っているということは、ある程度速度面などで優位性があるはずだ。一応、BrainScript込みのインストール方法について調査しておく。
BrainScript込みのCNTK 2.0をインストールするための方法
まず、以下のCNTK 2.0のドキュメントを参照すると、 Linuxへのインストール方法は
- Python-only installation
- Script-driven installation
- Manual installation
が存在する。ここでは、"Script-driven installation"を選択する。
そこでCNTK binary installation with scripts on Linuxのページに飛ぶので、そこから"CNTK Release page"に飛ぶ。 githubのページに飛ぶので、そこからCNTK for Linux v.2.0 CPU onlyを選ぶ。（今回はVirtualBox上にインストールするので、GPUは不要)。
CNTK-2-0-Linux-64bit-CPU-Only.tar.gzというファイルがダウンロードされるので、VirtualBox上のUbuntu Linuxに転送し、展開する。
そこから先はスクリプトを実行するだけだ。
tar xvfz CNTK-2-0-Linux-64bit-CPU-Only.tar.gz
./Scripts/install/linux/install-cntk.sh
これでインストールが開始される。数分でインストールは完了した。
.... You are using pip version 8.1.2, however version 9.0.1 is available. You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. + set +x + LD_LIBRARY_PATH_SETTING=/home/msyksphinz/work/download/cntk/cntk/lib:/home/msyksphinz/work/download/cntk/cntk/dependencies/lib + '[' 0 = 1 ']' + LD_LIBRARY_PATH_SETTING+=':$LD_LIBRARY_PATH' + ATIVATE_SCRIPT_NAME=activate-cntk + cat + cat ************************************************************ CNTK install complete. To activate the CNTK environment, run source "/home/msyksphinz/work/download/cntk/activate-cntk" Please checkout tutorials and examples here: /home/msyksphinz/work/download/cntk/Tutorials /home/msyksphinz/work/download/cntk/Examples To deactivate the environment run source /home/msyksphinz/anaconda3/bin/deactivate ************************************************************ + '[' 0 = 1 ']'
BrainScriptで記述されたMNISTを実行する
実行できるようにするためには、上記に書いてあるように、 activate-cntkをsourceする必要がある。
source ~/work/download/cntk/activate-cntk
さっそく、MNISTの例題を実行してみよう。
cd CNTK/Examples/Image/Classification/MLP/BrainScript cntk configFile=MLP_MNIST.cntk
実行できた。
...
Allocating matrices for forward and/or backward propagation.
Memory Sharing: Out of 28 matrices, 15 are shared as 3, and 13 are not shared.
Here are the ones that share memory:
{ z : [10 x *1]
z.x : [256 x *1]
z.x._._.x.PlusArgs[0] : [256 x *1]
z.x._._.x._ : [512 x *1]
z.x._._.x._._.x.PlusArgs[0] : [512 x *1]
z.x._._.x._._.x._ : [768 x *1]
z.x._._.x._._.x._._.x.PlusArgs[0] : [768 x *1] }
{ z.PlusArgs[0] : [10 x *1]
z.x._._.x : [256 x *1] }
{ _z.x._._.x : [512 x *1]
_z.x._._.x._._.x : [768 x *1]
_z.x._._.x._._.x._._.x : [28 x 28 x 1 x *1]
z.x._ : [256 x *1]
z.x._._.x._._.x : [512 x *1]
z.x._._.x._._.x._._.x : [768 x *1] }
Here are the ones that don't share memory:
{errs : [1]}
{model.arrayOfFunctions[7].arrayOfFunctions[0].W : [256 x 512]}
{ce : [1]}
{model.arrayOfFunctions[10].W : [10 x 256]}
{model.arrayOfFunctions[1].arrayOfFunctions[0].b : [768]}
{labels : [10 x *1]}
{features : [28 x 28 x 1 x *1]}
{z.x._._.x._._.x._._.x.ElementTimesArgs[0] : [1 x 1]}
{model.arrayOfFunctions[4].arrayOfFunctions[0].W : [512 x 768]}
{model.arrayOfFunctions[1].arrayOfFunctions[0].W : [768 x 28 x 28 x 1]}
{model.arrayOfFunctions[4].arrayOfFunctions[0].b : [512]}
{model.arrayOfFunctions[10].b : [10]}
{model.arrayOfFunctions[7].arrayOfFunctions[0].b : [256]}
Minibatch[1-10]: errs = 1.550% * 10000; ce = 0.05761302 * 10000
Final Results: Minibatch[1-10]: errs = 1.550% * 10000; ce = 0.05761302 * 10000; perplexity = 1.05930499
Action "test" complete.
COMPLETED.
