samples-for-ai/zh-hans

介绍

English

通过Visual Studio解决方案的格式提供示例，让用户使用Microsoft Visual Studio Tools for AI入门深度学习。 每个解决方案有一个或多个示例项目。 解决方案是按照不同的深度学习框架组织的：

• CNTK (包含BrainScript和Python语言)
• Tensorflow
• PyTorch
• Caffe2
• Keras
• MXNet
• Chainer
• Theano

贡献

本项目欢迎任何贡献和建议。 大多数贡献都需要你同意参与者许可协议（CLA），来声明你有权，并实际上授予我们有权使用你的贡献。 有关详细信息，请访问 https://cla.microsoft.com。

当你提交拉取请求时，CLA机器人会自动检查你是否需要提供CLA，并修饰这个拉取请求(例如，标签、注释)。 只需要按照机器人提供的说明进行操作即可。 CLA只需要通过一次，就能应用到所有的存储库上。

该项目采用了 Microsoft 开源行为准则 。 有关详细信息,请参阅 行为守则常见问题解答 或联系opencode@microsoft.com咨询问题或评论。

准备工作

运行样例的先决条件

• 安装 Microsoft Visual Studio 2017或2015。
• 安装Microsoft Visual Studio Tools for AI。
• 预下载数据
  • 对于CNTK BrainScript MNIST项目，在"input"文件夹中，运行"python install_mnist.py"来下载数据。

准备开发环境

在本地或远程计算机上训练深度学习模型之前，确保安装了相应的深度学习软件。 如果有NVIDIA显卡，要安装最新的驱动和软件库。 还要确保安装了Python和必要的Python库，包括NumPy，SciPy，Python的Visual Studio支持，以及相应的深度学习框架，例如，微软认知工具包(CNTK)，TensorFlow, Caffe2, MXNet, Keras, Theano, PyTorch和Chainer。

请访问这里获得更详细的说明。

一键式安装深度学习框架

当前，安装文件适用于Windows，macOS和Linux：

• 如果有NIVIDA显卡，需要安装最新的驱动，CUDA 9.0, 以及cuDNN 7.0。

• 安装最新的Python 3.5或3.6。 不支持其它Python版本。

• 在终端中运行以下命令：

  [!注意]

  • 如果Python安装在了系统目录中（如，与Visual Studio 2017一同发布的版本，或Linux的内置版本），则需要管理员权限（如，Linux下使用"sudo"）来运行安装脚本。
  • 如果想安装到Python的用户目录中，可使用 "--user"参数。 通常在 ~/.local/，或windows下的%APPDATA%\Python目录。
  • 安装程序会检测是否有可用的NVIDIA显卡，并默认安装CUDA 9.0软件。 可以使用"--cuda80"参数来强制安装CUDA 8.0 。

  git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git
  cd samples-for-ai
  cd installer
  
  - Windows运行：
      python.exe install.py
  - 非Windows运行：
      python3 install.py
  

在本地运行样例

• CNTK BrainScript 项目

  • 将想要运行的项目设置为"启动项目"。
  • 将想要运行的脚本设置为"Startup File"。
  • 点击"Run CNTK Brain Script"。

• Python 项目

  • 设置"启动文件"。
  • 右击Python启动脚本，并点击上下文菜单中的"在不调试的情况下启动"或"开始执行(调试)"。

许可证

样例脚本来源于每个框架的官方github。 它们遵循不同的许可。

CNTK脚本遵循MIT许可。

Tensorflow脚本遵循Apache 2.0许可。 在原始代码上没有改动。

对于Caffe2的脚本，不同的发布版本有不同的许可。 当前，主分支遵循Apache 2.0许可。 但版本0.7和0.8.1是在BSD 2-Clause许可下发布的。 我们的解决方案基于Caffe2的版本0.7和0.8.1的脚本源代码，遵循BSD 2-Clause许可。

Keras脚本遵循MIT 许可。

Theano脚本遵循BSD许可。

MXNet脚本遵循Apache 2.0许可。 在原始代码上没有改动。

Chainer脚本遵循MIT许可。