[PYTHON] Tutoriel de construction d'environnement pour MXNet (partie gluon)

TL;DR

Tutoriels MXNet Construire impérativement des réseaux neuronaux avec gluon Introduction de la méthode de démarrage Dockerfile + pour exposer la pièce
Méthode d'installation officielle + environnement Jupyter
Comment se débarrasser à partir du 17 juillet 2017, Image Docker officielle est plus appropriée lorsque glueon sera inclus dans la version à l'avenir Attention car c'est une perte
En utilisant Python3, la partie Beginr était d'accord avec cela.

** [post-scriptum du 26/07/2017] ** Le tutoriel ci-dessus utilisant glueon a été abaissé du tutoriel officiel, et il semble qu'il sera hébergé sur http://thestraightdope.mxnet.io.

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

#Installation de MXNet
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
    #Exécution de l'environnement Python3

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"]

Procédure de démarrage

Créez un environnement docker à l'avance (voir site docker etc.)
Placez le Dockerfile dans le répertoire actuel
Construire

docker build -t mxnet-tutorials .

Démarrez

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

Lorsque vous accédez au navigateur au localhost: 8888 /? Token = ... affiché, Jupyter est en cours d'exécution (haz)

Why Dans 0.10.0 publié le 17 juillet 2017, [Tutorial](http: // mxnet) .io / tutorials / index.html # high-level-interface-gluon) n'a pas pu être exécuté et construit (l'image Docker officielle est également v0.10.0)

Qu'est-ce que le 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.

Un package qui fournit une interface de haut niveau (il est encore expérimental, donc sujet à changement ... si vous ne le mettez pas en haut du tutoriel)

Dans ce tutoriel, nous utilisons également un package (ʻautograd`) qui calcule automatiquement le gradient à l'exécution, tel que PyTorch, mais cela n'est pas non plus pris en charge par 0.10.0 (ce qui est trompeur et profond). Il semble qu'il soit placé dans la position ...), donc à partir du 17 juillet 2017, il semble qu'il soit nécessaire de construire à partir de la branche master.

Le tutoriel est également approximatif, avec des fautes de frappe ici et là, et il semble probable que cela changera. Soyez prudent si vous l'essayez.