Предустановленная настройка Ubuntu для глубокого обучения

Вопрос или проблема

Python 3.5
OpenCV 3.2 с привязками для Python 3
dlib 19.4 с привязками для Python 3
TensorFlow 1.0 для Python 3
Keras 2.0 для Python 3
Theano
face_recognition для Python 3 (для экспериментов с распознаванием лиц)
PyCharm Community Edition уже настроен и готов к работе со всеми этими библиотеками Удобные примеры кода готовы к запуску прямо на рабочем столе!
Даже веб-камера предварительно сконфигурирована для работы внутри Linux VM для примеров OpenCV / face_recognition (при условии, что вы настроили доступ к вашей веб-камере в настройках VMware).

Ответ или решение

Существует множество способов настроить рабочую среду для глубокого обучения и компьютерного зрения на базе Ubuntu. Эффективное решение состоит в использовании преднастроенных виртуальных образов, которые можно установить как на жесткий диск, так и в VirtualBox.

Преимущества использования преднастроенных образов

Использование преднастроенных образов ОС значительно упрощает процесс подготовки среды для глубокого обучения. Вам не придется тратить время на ручное установление всех необходимых библиотек и инструментов, так как они уже включены в образ. Это помогает избежать потенциальных проблем совместимости и позволяет сосредоточиться на самом процессе разработки.

Изображения с предустановленным ПО

Как упомянуто, вы можете использовать преднастроенные образы для VirtualBox и VMware. Например, вы можете скачать следующий образ:

• Deep Learning VM для VirtualBox

Этот виртуальный образ содержит Ubuntu 16.04 LTS и включает в себя:

• Python 3.5: основной язык программирования для большинства проектов в области глубокого обучения.
• OpenCV 3.2: популярная библиотека для компьютерного зрения с поддержкой Python, что позволяет выполнять задачи обработки изображений и видео.
• dlib 19.4: эффективная библиотека для задач машинного обучения и распознавания лиц.
• TensorFlow 1.0: одна из самых популярных библиотек для глубокого обучения от Google, поддерживающая нейронные сети и сложные алгоритмы.
• Keras 2.0: высокоуровневая библиотека для создания и обучения нейронных сетей, работающая поверх TensorFlow.
• Theano: одна из первых библиотек для глубокого обучения, позволяющая выполнять вычисления на GPU.
• face_recognition: удобный инструмент для работы с распознаванием лиц, что сделает ваши эксперименты еще более увлекательными.
• PyCharm Community Edition: интегрированная среда разработки, уже настроенная для работы с вышеуказанными библиотеками.

Эта среда обеспечения подразумевает, что даже ваша веб-камера будет предварительно настроена для работы в рамках OpenCV и face_recognition, что значительно упростит разработку своих проектов.

Установка и настройка виртуальной машины

1. Скачайте образ: Перейдите по указанной ссылке и загрузите архив с виртуальной машиной для VirtualBox.
2. Настройте VirtualBox:
   • Убедитесь, что вы установили последнюю версию VirtualBox.
   • Разархивируйте загруженный файл и импортируйте .ova файл в VirtualBox.
3. Настройки:
   • Проверьте настройки, чтобы убедиться, что ваши ресурсы (ЦП, ОЗУ) соответствуют требованиям.
   • Настройте доступ к веб-камере через параметры VirtualBox, чтобы использовать ее для тестирования приложений с OpenCV.
4. Запустите виртуальную машину: После настройки вы можете запустить Ubuntu и начать работу с предустановленными библиотеками.

Заключение

Установка преднастроенного образа Ubuntu для глубокого обучения и компьютерного зрения — это эффективное решение, позволяющее быстро стартовать в вашей научной или исследовательской деятельности. Использование таких образов, как Deep Learning VM для VirtualBox, значительно сократит время на подготовку окружения и позволит вам сосредоточиться на решении задач, связанных с глубоким обучением.