Visual Studio AI 离线模型训练(Windows10)
一、序
环境搭建:【查看】
samples-for-ai项目下载:【下载】,两个版本,一个2018年6月15日前,一个2018年6月15日-16日版本(当前最新版本)。
在环境搭建过程中,通过git clone获取到samples-for-ai文件夹,其子文件夹examples目录如下。
以Tensorflow作为样例模型。
参考博客:【博客1】、【博客2】。
二、Tensorflow
(一)它是什么?
简书博客:查看;
TensorFlow中文社区:查看。
大概就是一款谷歌开源的人工智能系统。
(二)VS运行离线模型
由于samples-for-ai项目有更新,先记录了旧版本项目的尝试,再对新版本项目作补充。
步骤1:进入samples-for-ai\examples\tensorflow(2018年6月15日前的项目版本),README.md(红b)提供了项目运行方式介绍,双击选中TensorflowExamples.sln(红a)进入项目。
步骤2:选择VS右侧栏的“解决方案资源管理器”(红1),找到“MNIST”(红2),右击,选择“设为启动项目”(红3),
步骤3:右击MNIST项目中的convolutional.py文件(红1),选择“在不调试的情况下启动”(红2)。如下图
在我的机器第一次运行时,上两分钟后出现图A,五分钟后出现图B。
图A中存在三处提示信息。如下图红1、红2、红3。
------------------------------------------------------解决方式------------------------------------------------------
A.提示: Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
方法:在执行的python文件中加入下述两行代码,红1和红2现象就消失了。
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
B.提示:failed call to cuInit:CUDA_ERROR_NO_DEVICE
方式:右键点击”MNIST“,选择"属性",接着选择左侧的栏目”调试“,保证”环境变量"为空,不要添加CUDA_VISIBLE_DEVICES=" "。如截图。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
再次按照上述操作运行convolutional.py,出现图E。
由E图来看,AI环境是已经搭建好了。根据【博客2】,中提到训练结束后,MNIST文件夹中应该多了input、output和export三个文件夹,这三个文件夹分别存储训练模型的输入文件、训练时的检查点文件以及最终导出的模型文件。我再次进入AI\samples-for-ai\examples\tensorflow\MNIST,并未发现上述三个文件夹。 训练前后MNIST文件夹的内容如图C。一定要注意:楼主此时以外是自己AI环境搭建失败了,实际并不是。而是如果MNIST文件夹符合图C的状况,表示是旧版本的项目。因此更准确的描述是,如果符合E图的运行情况且MNIST文件夹符合图C的状况,则说明旧版本(2018年6月15日前)项目AI环境已经搭建好!!!
图C为旧版本samples-for-ai中MNIST文件夹目录,2018年6月16日项目更新了,该目录发生了变化,只有四个文件(只包括mnist.py一个python文件)。如图D为新版本samples-for-ai中MNIST文件夹目录(2018年6月15日-16日)。
重复章节二的步骤1、步骤2和步骤3,将执行文件convolutional.py换成mnist.py即可。第一次运行时,我等待了三分钟出现下图。
持续六分四十秒后,结束运行。如图G
此时再次进入AI\samples-for-ai\examples\tensorflow\MNIST,发现MNIST文件夹中多了input、output和export三个文件夹。如图F
由图F和图G,则说明新版本(2018年6月15日-16日)项目AI环境已经搭建好!
三、注意事项
(一)Python环境
有的机器上存在在多个版本Python,需要指定Python版本。
打开Visual Studio ,菜单项“工具”(红1)--->选择“Python”(红2)--->选择“Python环境”(红3)。如下图。
出现下图。红1表示当前Python版本为3.6,红2则表示可以设置Python版本为2.7。
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