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引言

English 简体中文

透過 Visual Studio 專案格式的範例，讓使用者學習如何使用 Microsoft Visual Studio Tools for AI 來開發深度學習專案，而每個解決方案包含了一或多個範例專案。

解決方案則是以它們所使用不同的深度學習框架來區分：

  • CNTK (同時包括 BrainScript 以及 Python 程式語言版本)
  • Tensorflow
  • Caffe2
  • Keras
  • MXNet
  • Chainer
  • Theano

參與貢獻

本專案歡迎使用者參與貢獻或是提出建言，大部份貢獻的內容，您必須同意一份參與者授權協議（Contributor License Agreement, CLA），協議中聲明您有權且實際授權我們使用您的貢獻內容。如需瞭解更多細節，請參考 https://cla.microsoft.com 網站說明。

當您提交一個 pull request (PR) 時，CLA-bot 將會自動確認您是否需要提交一份 CLA 而在您的 PR 內容中做適當地標示（例如，使用標籤或留言），這只要簡單地遵照 bot 所提示的步驟進行即可，而在所有使用我們參與者授權協議的存儲庫中，這個動作您只需要做一次。

這個專案遵守 Microsoft Open Source Code of Conduct 規範。想要瞭解更多訊息，請參考 Code of Conduct FAQ 或是聯絡 [email protected] 來詢問相關問題或留言。

開始

執行這些範例程式前的準備工作

準備開發環境

在您的電腦或遠端機器上開始訓練度學習模型之前，請確認您已經安裝了相關的深度學習軟體，包括為了 NVIDIA GPU（如果有的話）最新的驅動程式以及相關的函式庫，另外，您也必須安裝 Python 及其相關的函式庫如 NumPy、SciPy、Visual Studio 中的 Python 開發支援、以及相關的深度學習框架如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、TensorFlow、Caffe2、MXNet、Keras、Theano、PyTorch 以及 Chainer。

請參考這裡取得詳細的步驟來安裝這些環境。

使用一鍵安裝工具來安裝深度學習框架

目前，這個安裝工具可支援 Windows、macOS 以及 Linux：

  • 安裝最新的 NVIDIA GPU 驅動程式、CUDA 9.0 以及 cuDNN 函式庫 7.0。

  • 安裝最新的 Python 3.5 或 3.6，目前並不支援其它 Python 版本。

  • 在命令列模式（或終端機）下執行下列的指令：

    [!注意]

    • 如果您的 Python 套件安裝在系統目錄（例如 Visual Studio 2017 附帶的，或是在 Linux 中內建的），您必須以系統管理者的權限來執行安裝程式。
    • 傳入 "--user" 參數以便讓安裝程式進行 Python 使用者層級的安裝，也就是將函式庫安裝在像是 ~/.local/ 或是 Windows 中的 %APPDATA%\Python 目錄下。 安裝程式會偵測系統中是否有 NVIDIA GPU 顯示卡，並且以 CUDA 9.0 作為預設環境來設定安裝的軟體，您可以使用 "--cuda80" 參數來強制設定使用 CUDA 8.0 來做設定。
    git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git
cd samples-for-ai
cd installer
- Windows:
    python.exe install.py
- Non-Windows:
    python3 install.py

在本地電腦執行範例程式

  • CNTK BrainScript 專案

    • 將您要執行的專案設定成 "啟始專案"
    • 將您要執行的指令碼設定成 "啟動檔案"
    • 右鍵點擊 "執行 CNTK Brian Script"

  • Python 專案

    • 設定 "啟動檔案"
    • 右鍵點擊要執行的 Python script，在選單中選擇 "啟動但不偵錯" 或是 "啟動偵錯"。

授權聲明

範例程式中的 script 檔案都是來自於不同框架官方的 GitHub 存儲庫中，它們分別使用不同的授權。

CNTK 中的 script 使用 MIT 授權。

Tensorflow 中的 script 使用 Apache 2.0 授權，而這裡所收錄的程式並未被修改。

針對 Caffe2 中的 script，在不同的版本中使用了不同的授權。目前主要的分支採用 Apache 2.0 授權，但是 0.7 以及 0.8.1 的版本是使用 BSD 2-Clause 授權，在這裡的程式碼都是基於 caffe2 GitHub 中的 0.7 以及 0.8.1 的版本，所以是使用 BSD 2-Clause 授權。

Keras 中的程式使用 MIT 授權。

Theano 中的程式使用 BSD 授權。

MXNet 中的程式使用 Apache 2.0 授權，而這裡所收錄的程式並未被修改。

Chainer 中的程式使用 MIT 授權。