[PYTHON] Umgebungskonstruktion für das MXNet-Tutorial (Gluon-Teil)

TL;DR

• MXNet-Tutorials Erstellen neuronaler Netze unbedingt mit Gluon Einführung der Dockerfile + -Startmethode, um das Teil verfügbar zu machen
• Offizielle Installationsmethode + Jupyter-Umgebung
• Wie Sie ab dem 17. Juli 2017 loswerden können, ist Official Docker image besser geeignet, wenn Glueon in der zukünftigen Version enthalten ist Sei vorsichtig, denn es ist ein Verlust
• Mit Python3 war der Beginr-Teil damit einverstanden.

** [2017/07/26 postscript] ** Das obige Tutorial mit Glueon wurde vom offiziellen Tutorial herabgesetzt und es scheint, dass es unter http://thestraightdope.mxnet.io gehostet wird.

Dockerfile

FROM ubuntu:16.04 

RUN groupadd mxnet && useradd -m -g mxnet mxnet
RUN apt-get update && apt-get install -y\
    build-essential\
    git\
    libopenblas-dev\
    liblapack-dev\
    libopencv-dev\
    python3-dev\
    python3-setuptools\
    python3-numpy\
    python3-pip\
    graphviz

#MXNet-Installation
RUN git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet
WORKDIR mxnet
RUN make -j $(nproc) USE_OPENCV=1 USE_BLAS=openblas
WORKDIR /mxnet/python
RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip3 install -e .

RUN pip3 install \
    jupyter \
    matplotlib \
    graphviz
    #Ausführung der Python3-Umgebung

RUN mkdir /home/mxnet/mxnet-tutorials
RUN chown -R mxnet:mxnet /home/mxnet
WORKDIR /home/mxnet/mxnet-tutorials

EXPOSE 8888
USER mxnet

CMD ["/usr/local/bin/jupyter", "notebook",\
    "--notebook-dir=/home/mxnet/mxnet-tutorials",\ 
    "--ip='*'",\
    "--port=8888",\ 
    "--no-browser"]

Startvorgang

1. Erstellen Sie im Voraus eine Docker-Umgebung (siehe Docker-Site usw.)
2. Legen Sie die Docker-Datei im aktuellen Verzeichnis ab
3. Bauen

docker build -t mxnet-tutorials .

4. Starten Sie

docker run\
  -v $(pwd):/home/mxnet/mxnet-tutorials\
  -p 8888:8888\
  --rm\
  mxnet-tutorials 

5. Wenn Sie über den angezeigten localhost: 8888 /? Token = ... auf den Browser zugreifen, wird Jupyter ausgeführt (haz)

Why In 0.10.0, veröffentlicht am 17. Juli 2017, [Tutorial](http: // mxnet) .io / tutorials / index.html # high-level-interface-gluon) konnte nicht ausgeführt und erstellt werden (offizielles Docker-Image ist auch v0.10.0)

Was ist Gluon?

Gluon Package

Gluon package is a high-level interface for MXNet designed to be easy to use while keeping most of the flexibility of low level API. Gluon supports both imperative and symbolic programming, making it easy to train complex models imperatively in Python and then deploy with symbolic graph in C++ and Scala.

Ein Paket, das eine Benutzeroberfläche auf hoher Ebene bietet (es ist noch experimentell, kann sich also ändern ... wenn Sie es nicht oben im Tutorial platzieren)

In diesem Tutorial verwenden wir auch ein Paket (autograd), das den Gradienten zur Laufzeit automatisch berechnet, wie z. B. PyTorch. Dies wird jedoch auch von 0.10.0 nicht unterstützt (was irreführend und tiefgreifend ist). Es scheint, dass es in der Position platziert ist ...), so dass es ab dem 17. Juli 2017 notwendig ist, von der Hauptniederlassung aus zu bauen.

Das Tutorial ist auch grob, mit Tippfehlern hier und da, und es scheint wahrscheinlich, dass es sich ändern wird. Bitte seien Sie vorsichtig, wenn Sie es versuchen.