Visual Studio Python AI – 开发环境搭建与离线模型训练

前提条件

  • 一台能联网的电脑,使用win10 64位操作系统
  • 请确保鼠标、键盘、显示器都是好的

一、Windows下开发环境搭建

本教材主要参考了如下资源:

官方github教程:https://github.com/microsoft/vs-tools-for-ai

斗鱼tv教程:https://v.douyu.com/show/V6Aw87OBmXZvYGkg

本教程分为五步:

  • 安装VS:难度二星
  • 安装python:难度二星
  • 安装CUDA和cuDNN:这是本教程最繁琐的一步,这一步直接拉高本教程的平均难度,这个锅应该由nvidia来背,难度三星
  • 配置深度学习环境:这是本教程最简单的一步,为了方便用户配置环境,微软爸爸提供了一键安装工具!没错,一键安装工具!业界良心!难度零星!
  • 安装VS Tools For AI插件:难度一星

note:本教程对各个软件需要使用的版本都做出了明确说明,请安装指定的版本

请放轻松,接下来的傻瓜教程不需要动脑子,你甚至可以打开手机边刷微博边配置环境

0.安装Git

访问 https://git-scm.com/download/win

选择64-bit Git for Windows Setup下载
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双击.exe开始安装

选择好自己的安装路径,一路next,直到Choosing the default editor used by Git

如果你的电脑上已经安装了Visual Studio Code,那这一步当然要选Use Visual Studio Code as Git's default editor
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然后继续next,直到Adjusting your PATH environment

请选择Use Git from the Windows Command Prompt

这一步就已经将Git添加到环境变量中了,然后就可以直接在命令行里使用Git啦。

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然后继续next,直到安装结束

1.安装VS

访问 https://www.visualstudio.com/zh-hans/products/
产品中点击Visual Studio 2017
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选择Community版本下载
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打开Visual Studio Installer进行如下的配置:

仅选择.NET桌面开发Python开发即可

note:请自行决定Visual Studio的安装路径

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等待数分钟,时长视网络状况而定,这个时候你可以去泡一杯茶,或者听一首歌,如果你的网络不是很好,那你可以去看集美剧或者别的什么,等待安装结束。

note:坐 和 放宽

2.安装python

访问 https://www.python.org/downloads/

选择版本3.5.43.6.5 ,Windows x86-64 executable installer下载。
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打开安装包,在安装前,请选择Add Python 3.X to PATH,随后按照默认选项安装即可。

点选后,程序将自动将Python加入环境变量,这样避免在安装后手动配置环境变量。
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安装结束后,请进行如下操作验证python是否安装成功

1.同时按下 win 与 R,在弹出的输入框里输入cmd2.在弹出的窗口中输入 python  3.输入exit()退出4.输入python -m pip install -U pip以更新pip到最新版本

note: pip是一个用来管理python包的工具

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自此,你已经完成了python的安装,在朝着AI技术大牛的路上又前进了一步!

note:请伸出大拇指给自己一个赞👍

3.安装CUDA与cuDNN

如果你的电脑装有Nvidia的显卡,请进行这一步配置,否则请跳过。

首先通过操作系统更新,升级显卡驱动到最新版。

3.1 安装CUDA

打开 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择CUDA 9.0 进行安装。
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点击后,选择如下的配置:

note:请选择local版本下载,一旦失败还可以重新再来;如果使用network版本,一旦失败,需要重新下载1.4GB的安装包

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打开安装包,进行安装,请自行配置CUDA的安装路径,并手动将CUDA库添加至PATH环境变量中。

note:在Windows中,CUDA的默认安装路径是:

“C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0bin”

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3.2 安装cuDNN

note:打起精神!这是操作最复杂的一步!

访问 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 找到我们需要的cuDNN版本:

cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10

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点击链接,等待着你的并不是文件下载,而是:
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↑这就是本教材里最麻烦的一步:在下载cuDNN之前需要注册Nvidia会员并验证邮箱。不过还好可以微信登录,省掉一些步骤。

一番令人窒息的操作之后,我们终于得到了cuDNN,我们把文件解压,取出这个路径的cudnn64_7.dll,复制到CUDA的bin目录下即可。默认的地址是:

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0bin

note:到这里,我们已经完成了本教程最复杂的一步了

4.安装深度学习和机器学习的软件及依赖

这一步虽然是整个教程最简单的一步,甚至比把大象关进冰箱更简单。

你只需要:

win + R ,打开cmd,在命令行中输入:  cd c:  //选择一个你喜欢的路径md  AI  //在这里创建一个AI目录cd AI   //打开这个目录//克隆仓库到本地git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.gitcd samples-for-ai //打开这个目录cd installer //还有这个目录python.exe install.py //开始安装

然后刷会微博,等待安装结束即可。

成功之后是这样的:

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或者你觉得自己不怕麻烦,那么请访问:https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/blob/master/docs/zh-hans/docs/prepare-localmachine.md

根据教程按步安装,相信我,你会回来选择一键安装的。

note:就差一步啦!成功就在眼前!

5.安装tools for ai插件

打开Visual Studio,选择工具->扩展和更新->选择“在线”->搜索“AI”
就像这样:
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等待下载完成之后,关闭Visual Studio,没错,关闭Visual Studio,系统将自动安装AI插件。

安装完毕后再次打开Visual Studio,你将在界面上看到这样的内容:
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那么恭喜你!安装成功!

note:千里之行始于足下,恭喜你成功地完成了环境的搭建,接下来就已经可以使用Visual Studio Tools For AI进行开发了😀

二、离线模型的训练

在进行完环境搭建后,我们马上就可以开始训练第一个模型了,我们选择tensorflow下的MNIST作为第一个例子。

MNIST的介绍请参考这个链接 https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/get_started/mnist/beginners

首先我们打开这个路径:C:AIsamples-for-aiexamplestensorflow,如果你在别的目录下克隆了目录,那么请打开你对应的目录。然后双击TensorflowExamples.sln
就像这样:
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note:如果存在多个Python环境,你需要为Visual Studio的AI项目设置默认的Python环境。

例如,手动安装的Python 3.5与Visual Studio 2017 Python开发负载自动安装了64位的Python 3.6

如果要为Visual Studio设置全局的默认Python环境,请打开工具->Python -> Python环境。然后,选择自己需要的Python版本作为新项目的默认环境。
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然后在Solution Explorer中,选择MNIST,单击右键,选择Set as StartUp Project
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然后选择MNIST中的convolutional.py,单击右键,选择Set as StartUp File
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还是这个convolutional.py,单击右键,选择Start Without Debugging

然后程序就开始运行了,就像这样:
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等待一段时间之后,模型就训练好了!

可能存在的问题

GPU ran out of memory

方法一:
修改convolutional.py第45行或第47行的BATCH_SIZEEVAL_BATCH_SIZE为一个更小的数字。具体修改哪一个,需要视你在程序运行的哪个部分得到了ERROR决定。

方法二:
不使用GPU训练,在项目MNIST上单击右键,选择Properties
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修改环境变量为CUDA_VISIBLE_DEVICES=" "
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