在Windows系统上构建NVIDIA DIGITS深度学习平台的完整指南-优快云博客

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在Windows系统上构建NVIDIA DIGITS深度学习平台的完整指南

DIGITS Deep Learning GPU Training System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIGITS

前言

NVIDIA DIGITS是一款强大的深度学习训练系统，它通过直观的Web界面简化了深度学习模型的训练过程。本文将详细介绍如何在Windows操作系统上构建和运行DIGITS平台，帮助Windows用户也能体验这一优秀的深度学习工具。

Windows版本限制说明

在Windows平台上构建DIGITS需要注意以下重要限制：

DetectNet功能不可用：由于Windows分支的Caffe缺少以下关键层实现：
- detectnet_transform_layer
- l1_loss_layer
因此无法支持DetectNet功能。如需使用DetectNet，建议在Ubuntu系统上使用NV-Caffe 0.15或更高版本。

系统准备

在开始安装前，请确保准备好以下组件：

Python 2.7.x (64位版本)
CUDA 7.5
CuDNN 5.1
Caffe框架
Graphviz可视化工具

详细安装步骤

1. Python环境配置

安装步骤：

下载并安装Python 2.7.11 64位版本
安装时务必勾选"Add Python Path"选项
从第三方源下载以下Python包(注意选择2.7版本和64位架构)：
- numpy
- scipy
- matplotlib
- scikit-image
- h5py
- gevent v1.0.2

安装命令：

python -m pip install cython
python -m pip install numpy-1.11.0+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install scipy-0.17.0-cp27-none-win_amd64.whl
python -m pip install matplotlib-1.5.1-cp27-none-win_amd64.whl
python -m pip install scikit_image-0.12.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install h5py-2.6.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl

常见问题解决：如果安装过程中提示编译器缺失，需要安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7，推荐使用以下命令安装：

msiexec /i VCForPython27.msi ALLUSERS=1

2. CUDA和CuDNN安装

下载并安装CUDA 7.5
下载CuDNN 5.1 for CUDA 7.5版本
将CuDNN文件解压并复制到CUDA安装目录相应位置

3. Caffe框架构建

关键注意事项：

需要Visual Studio 2013进行构建
构建前需启用Python支持、CUDA和CuDNN
如果使用官方CPython，需要修改PythonDir标签值为Python安装路径(如C:\PYTHON27)
构建完成后，确保将pycaffe添加到Python环境变量中

4. Graphviz安装

重要提示：

安装路径不能包含空格
建议安装在简单路径如c:\graphviz
安装完成后将c:\graphviz\bin目录添加到系统PATH变量

DIGITS安装流程

获取DIGITS源代码
以管理员身份运行命令提示符，导航到DIGITS目录
执行以下命令安装依赖：

python -m pip install -r requirements.txt

Pillow安装问题解决：如果出现JPEG相关错误，需手动下载并安装Pillow Windows Installer，然后重新运行上述命令。

gevent版本控制：确保安装的是gevent v1.0.2版本，如版本不符，使用下载的whl文件重新安装：

python -m pip install gevent-1.0.2-cp27-none-win_amd64.whl

Windows特有补充：由于Windows缺少readline，需要额外安装：

python -m pip install pyreadline

运行DIGITS

确保Caffe可执行文件路径已添加到系统PATH变量：

set PATH=%PATH%;MY_CAFFE_ROOT\Build\x64\Release

启动DIGITS开发服务器：

python digits-devserver

在浏览器中访问localhost:5000即可使用DIGITS

常见问题解决方案

1. 图像分类时崩溃问题

现象：尝试使用"Show visualizations and statistics"功能时DIGITS崩溃

解决方案：这是由于pycaffe和h5py使用的hdf5 DLL版本不一致导致。可以尝试以下方法：

在digits-devserver文件开头添加h5py导入
或者在digits/config/caffe_option.py中caffe导入前先导入h5py

2. readline导入错误

修改方案：修改digits\config\prompt.py中的导入语句为：

try:
    import readline
except ImportError:
    import pyreadline as readline

3. Torch相关错误

说明：目前DIGITS在Windows平台上不支持Torch，相关错误可以忽略

结语

通过以上步骤，您应该已经成功在Windows系统上构建并运行了NVIDIA DIGITS深度学习平台。虽然Windows版本存在一些功能限制，但对于大多数深度学习任务来说已经足够使用。如果在使用过程中遇到其他问题，可以参考官方文档或社区讨论寻找解决方案。

DIGITS Deep Learning GPU Training System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIGITS

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考