Ubuntu’da Derin Öğrenme Ortamının Hazırlanması

Merhaba bu yazımda derin öğrenmeye başlamak isteyenler için gerekli kütüphanelerin nasıl kurulacağını anlatmak istiyorum. Söz konusu sistem 64 bit Ubuntu 14.04 işletim sistemi ve Nvidia Quadro K4200 ekran kartı üzerinde test edilmiştir.

1-İlk olarak işletim sisteminizin güncel olması gerekiyor aşağıdaki komut ile işletim sisteminizi güncelleyin.

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake g++ gfortran git pkg-config python-
dev software-properties-common wget
sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*2

2- Ekran  Kartınızın sürücüsü güncel olmalı nvidia sitesinden indirip kurma yoluna gidebilirsiniz fakat burada xserver’ı kapatmanızı isteyecek çeşitli hatalar alacaksınız çok iyi bir linux kullanıcısı değilseniz bu yol yerine uygulamardan Additional Drivers kısmından güncel olanını yükleyin ve sisteminiz yeniden başlatın.

3-  Nvida web sayfasına giderek CUDA Toolkit indirin, burada CUDA Toolkit’i indirirken onun desteklediği en son sürücü versiyonunu da kontrol edebilrsiniz.  Ben bu yazıyı yazarken CUDA Toolkit 9.1 sürümü vardı.  İndirmeden önce size sistemizle alakalı sorular soruluyor, sisteminize uygun olanı indirsiniz. Yaklaşık 1.2 GB’lık bir dosya iniyor. Dosya indikten sonra aşağıdaki komutlar ile kuruluma başlıyoruz

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404*amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

Bu işlemden sonra daha sonra kullanılmak üzere cuda’yı ortam değişkenlerine ekliyoruz.

 echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
  echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc

Her şey yolunda gittiyse aşağıdaki komutun çıktısı CUDA sürümüzü ekrana yazdıracaktır.

nvcc -V

Bilgisayarınızı tekrardan başlatın.

4- cuDNN derin öğrenme için gerekli olan kütüphaneler. Son sürümünü nvidia’nın sistesinden indirin ben bu yazıyı yazarken cuDNN v7.1 for Linux sürümü vardı.  İndirebilmek için üye olmanız ve üyeliğinizin onaylanması gerekiyor. Bu bazen hemen olurken bazen zaman alabiliyor şansınıza artık. Yaklaşık 360 MB bir dosya iniyor. Aşağıdaki komutlarla cuDNN kurulumununu yapıyoruz.

cd ~/Downloads/
  tar xvf cudnn*.tgz
  cd cuda
  sudo cp */*.h /usr/local/cuda/include/
  sudo cp */libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

Bu aşamadan sonra kontrol için nvidia-smi komutu ile herşeyin yolunda gidip gitmediğini kontrol etmiş oluyoruz. Bu komut sonucunda ekran kartınızla ilgili çeşitli bilgiler komut ekranında gözükecektir.

5- Derin öğrenme için tercih ettiğiniz dil python’sa ki python olmalı bence, bu iş için bize yardımcı olacak çok güzel kütüphanler var bunları kuruyoruz. Bu zamana kadar tüm bilgisayarımızı ilgilendiren işler yaptık artık Virtual Env üzerinden gideceğiz bunu bildiğinizi varsayıyorum daha önce kurulumu üzerine bir yazı yazmıştım.  Bir Virtual Env Klasörü oluşturduk ve aşağıdaki komutları sırası ile işliyoruz.

pip install matplotlib
pip intsall numpy
pip intsall pandas
pip intsall h5py
pip intsall scipy
pip intsall skimage
pip intsall sklearn
pip intsall sympy 

Ayrıca ihtiyacınız olursa OpenCv’yi de eklemeniz gerekebilir onuda burada anlattım.

6- Bu aşamadan sonra atrık ihtiyacımız olan kütüphaneleri kuracağız. Yeni başlayan biri için en uygun Keras, Tensorflow, Theano üçlüsü, hemen üçünüde bilecekmiyiz demeyin bunlardan Keras Theano veya Tensorflow ile çalışabilen bir üst kütüphane. İşleri kolaylaştırmak için yazılmış kurduktan sonra arka planda hangisinin çalışmasını istiyorsanız onu ayarlayabilirsiniz.  Bu kütüphanelerin hem GPU hemde CPU için kurumları var eğer GPU’nuz yoksa diğer kurulumları tercih edin.

Önce Tensorflow kuruyoruz. Kurulum için komutlar burda mevcut inanmazsanız bakın.

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Bu arada ben python 2.7 kullanıyorum. Siz python3.x sürümü kullanıyorsanız pip leri pip3 şeklinde kullanının. Kurulum bittikten sonra import ettiğinizde hata yoksa işlem tamamdır.

  python
  >>> import tensorflow as tf
  >>> exit()

Evet sıra Theanoda onunda kurulumu burada var. Aşağıda komutlar arasına virgül koydum öyle çalışmaz ise tek tek kurun.

pip install dev,nose g++, pygments,sphinx,nose
pip install Theano

  python
  >>> import theano
  >>> exit()

Sıra geldi en kolayını kurmaya onunda kurulumu ve çeşitli ayarları burada var.

  sudo pip install keras  
      python
  >>> import keras

Kurulumdan sonra import komutunu verdiğinizde alacağınız çıktı aşağı yukarı bu şekilde ise hadi bakalım gözünüz aydın.

Ammada uzun oldu. Kelime hataları dil sürçmeleri olabilir kusura bakmayın artık. Herhangi bir sorunla karşılaştığınızda çekinmeden ulaşabilirsiniz. Bir dahaki yazıda görüşmek üzere.

Kaynaklar :

1-https://github.com/floydhub/dl-setup

2- https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingVirtualenv

3-https://keras.io/backend/

4-http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html

5-https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

6-https://developer.nvidia.com/cudnn