Машинное обучение. Ubuntu 16.04 против 14.04? [закрыто]
Какая версия лучше для машинного обучения?
Я слышал, что 14.04 работает лучше, но при его использовании я столкнулся с несколькими препятствиями (проблемы с WiFi ). Я хочу перейти на 16.04, но боюсь, что с машинным обучением он может работать не так хорошо, как 14.04.
В основном я буду использовать библиотеку Keras и / или Caffe.
1 ответ
Используйте, какой бы ни выпускают, который работает лучше всего на аппаратные средства.
Выпуск, который работает хорошо с Вашими аппаратными средствами, был бы самым соответствующим выбором, учитывая, что инструменты машинного обучения способны к работе CUDA-поддерживающего графического процессора (GPU). И Keras и Caffe, кажется, были протестированы, работая на некоторых моделях оборудования.
Когда Ваша поддержка оборудования хороша, затем только смотрят на то, как установить пакеты. По-видимому, которые выпускают для использования, действительно не имеет значения согласно документации для Keras и Caffe.
Keras совместим с: Python 2.7-3.5.
Можно установить Keras от PyPI (самый легкий метод):
sudo pip install keras
Caffe имеет несколько зависимостей:
CUDA требуется для режима GPU.
- версия 7 библиотеки + и последняя версия драйвера рекомендуется, но 6.* прекрасен также
- 5.5, и 5.0 совместимое но рассмотренное наследие
- BLAS через ATLAS, MKL или OpenBLAS.
- Повышение
>= 1.55protobuf,glog,gflags,hdf5
Инструкция установить Caffe варьируется релизами Ubuntu.
Для Ubuntu (> = 17.04)
Версия только для ЦП:
sudo apt install caffe-cpuCUDA-версия:
sudo apt install caffe-cuda
Установка, кажется, снисходительно относится к более новым релизам Ubuntu. С другой стороны, пакеты должны быть установлены отдельно на выпусках, более старых, чем 17,04 (ай).
Обратите внимание, что я просто заключил релевантную информацию в кавычки из документации для Keras и Caffe; у меня нет опыта для использования этих инструментов.
Одна вещь наверняка: Большинство пользователей не хотело бы заниматься тривиальными проблемами т.е. не могущий использовать соединение Wi-Fi, экранный разрыв, и т.д. даже прежде, чем попытаться установить желаемые пакеты. Следовательно мое предложение для использования, какой бы ни выпускают, который работает лучше всего на аппаратные средства. Это на первом месте.