Sony深度学习框架 - Neural Network Console - 教程（1）- 原来深度学习可以如此简单

“什么情况！？居然不是黑色背景+白色文字的命令行。对，今天要介绍的是一个拥有白嫩的用户界面的深度学习框架。”

人工智能、神经网络、深度学习，这些概念近年已经涌入每个人的生活中，我想很多人早就按捺不住想亲自试一试怎么玩了。

然额，百度一下相关教程后，本来对人工智能怀揣着美好憧憬的壮志青年开始怀疑人生了。

“我该先复习哪些大学课程？”

“好像必须搞个Linux的系统，还得熟练Python...好麻烦"

“Tensorflow, Keras, Caffe...这些都什么玩意儿，我该选哪个下手？”

“这么多理论和公式，只能留给那些大神玩了，我继续撸片吧，还是老师们的视频教程简单易懂。”

终于，我们迎来了跟老师们的视频教程一样容易"上手"的东西，就是Sony的Neural Network Console。

官方网站：https://dl.sony.com/

简单到什么程度呢，主要是这样的：

”在Windows下即可爽滑体验“

”没有繁琐的环境准备、安装和部署，只需要下载并解压后，双击运行即可（绿色的哦）“

”简洁明了的用户界面，只需要鼠标点击、拖拽就能实现神经网络的设计，学习和效果验证“

”自带超丰富的示例，从入门的手写数字识别到高阶的图像生成、序列模型，应有尽有“

  

我个人认为，学习一种新知识的时候，最好是有实际且简单的东西可以玩。大脑本身是抗拒枯燥且冗长的理论学习的，

需要及时的挑逗、实操、反馈才能产生持续的学习动力。学习理论知识时，大脑一直在给你做"文字-->信息"的转换工作，

定期的实践算是给大脑作为奖励，告诉他没有白干。

好吧，本文将叙述如何下载和安装Neural Network Console，在后续的文章中再讲解轻松的实例。

######## Step①: 基本要求

[操作系统]: Windows 7 (64-bit) 、Windows 8、Windows 8.1、 Windows 10 (64bit) （注意：64-bit很重要）

[内      存]:  2GB以上（当然越大越好啦）

[硬      盘]:  其实没什么要求（当然如果连下载Neural Network Console的空间都没有的话，就得考虑删掉一些珍藏的视频教程了）

######## Step②: 下载Neural Network Console

打开这个网址：https://dl.sony.com/app/

填入自己的邮箱后，会发送一个下载链接到你的邮箱，然后进入自己的邮箱点击链接下载即可（大小约1GB，需要耐心等待）。

（注意，需要用鼠标浏览完隐私许可后，“发送下载链接到邮箱” 的按钮才会生效。只要“唰--”的一下把滚动条拉到底就可以了。

如果撸完一部片了都还没收到邮件的话，就换一个邮箱试试吧。目前实测网易163邮箱是可以的。）

######## Step③: 解压并运行

下载完成后得到文件 "neural_network_console_xxx.zip" ( xxx部分是版本信息), 请将其解压(最好全部放在一个目录内)。

解压后可以看到这样的文件结构：

其中"neural_network_console.exe"就是我们的主体可执行文件，双击运行。

随便说一下其他几个文件及文件夹，

libs -- 存放api, python库, 脚本文件等

samples           -- 各种神经网络示例，后面就从这里开始玩起

settings           -- 存放neural_network_console的各种配置文件

manual.pdf     -- 说明文档(英文)

manual_ja.pdf -- 说明文档(日文)

######## Step④: 首次打开

首次打开会提示你确认是否安装 "Visual Studio 2015 Visual C++ Redistribution Packages"。如果没有安装的话，就根据网址下载安装一下。

其次是如果电脑上有NVIDIA显卡的话，请安装最新的显卡驱动。对深度学习稍微有了解的应该知道，GPU在深度学习领域是多么的重要。

Neural Network Console也支持用GPU作为引擎。当然其实对于入门的时候所涉及到的数据量和网络复杂程度，用CPU已经足够了。

所以，没有安装NVIDIA的童鞋也完全不必在意。最后，点击"OK"进入下一步。

首先会弹出"Setup"对话框，并停留在License Agreement界面。地球人都知道，选择 "I Agree" 就好了。

然后请切换到 "ENGINE" 选项卡, 这里是可以设置以CPU还GPU作为引擎。在没有搞清楚自己的GPU跟Neural Network Console是否合得来之前，

建议还是直接选择CPU。当然如果选择了GPU，后来他们果然无法交合的话，Neural Network Console在运行时也会比较温和的选择自动切换

成使用CPU。

最后一点，如果你的电脑是使用代理服务器上网的话，请将代理服务器和端口信息按照下面的格式填入"Environment Variable"里面。

因为Neural Network Console为了让使用者尽量省心，在其示例工程里面有自动下载学习用的图片素材（如MNIST库）的脚本，

如果没有设置代理服务器信息的话，将无法下载。

然后点击 "Apply" 就可以啦！

本文就介绍到这里。是否感觉刚有点骚动又嘎然而止？真的对不起，我实在憋不住了，先去如厕。

【下期预告】

AI的初体验 - Neural Network Console手写数字的识别 - 曾经的高难度技术，如今竟分分钟实现！