Сборка Embedded Learning Library (ELL) на Ubuntu Linux

ELL позволяет вам проектировать и развертывать умные модели машинного обучения на одноплатных компьютерах, таких как Raspberry Pi и Arduino. Большинство ваших взаимодействий с ELL происходит на ноутбуке или настольном компьютере, а не на самом одноплатном компьютере. Ниже описаны шаги по сборке ELL на ноутбуке или настольном компьютере, работающем на Ubuntu Linux. Обратите внимание, что следующие инструкции предназначены только для Bionic Beaver (18.04). Вы также можете использовать scripts/SETUP-Ubuntu.sh для настройки вашего компьютера.

Клонирование репозитория ELL

Ниже приведенные инструкции предполагают, что ELL был получен с https://github.com/Microsoft/ELL с помощью git. Клиент git scm обычно устанавливается по умолчанию на системах Ubuntu, но если это не так, откройте терминал и введите

sudo apt-get install -y git

Чтобы клонировать репозиторий ELL, введите

git clone https://github.com/Microsoft/ELL.git

Предварительные требования для сборки ELL

Уже подготовлен Docker-образ, который содержит все предварительные требования для сборки и запуска ELL. Этот образ был создан с помощью этого Dockerfile.

Ubuntu предоставляет продвинутый инструмент для установки пакетов apt для загрузки и установки предварительных требований. Сначала убедитесь, что apt обновлен, выполнив:

sudo apt-get update
``````shell
sudo apt-get -y update

GCC 8, CMake 3.8, libedit, zlib, OpenBLAS и Doxygen через apt-get

ELL требует следующих инструментов и библиотек, некоторые из которых уже установлены по умолчанию на системах Ubuntu:

• GCC 8 или более поздняя версия — компилятор C++17
• CMake версии 3.8 или более поздней — система сборки
• библиотеки libedit и zlib

Обратите внимание, что GCC 8 может не быть доступен по умолчанию. Он может быть найден в ubuntu-toolchain-r/test PPA.

Чтобы добавить ubuntu-toolchain-r/test PPA и обновить источники, введите

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get -y update

По желанию, ELL может использовать следующие дополнительные инструменты:

• OpenBLAS — версии 0.2.19.3 — быстрый линейный алгебра. Это опционально, но может ускорить выполнение моделей до 10 раз.
• Doxygen — версии 1.8.13 — это опционально, используется для генерации документации кода для API ELL. Для установки всего вышеуказанного, введите

sudo apt-get install -y gcc-8 g++-8 cmake libedit-dev zlibc zlib1g zlib1g-dev make
sudo apt-get install -y libopenblas-dev doxygen

LLVM 8.0

ELL зависит от компиляторного фреймворка LLVM, версии 8.0. Для его установки используйте следующую команду

sudo sh -c 'echo deb http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main >> /etc/apt/sources.list'
sudo sh -c 'echo deb-src http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main >> /etc/apt/sources.list'
wget -O - https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get install llvm-8 -y
```Это работает на Ubuntu 18.04 Bionic Beaver. Если у вас другая версия Linux, то [*LLVM*](http://llvm.org/) имеет более подробные инструкции по установке вручную.

### curl

`curl` — это утилита командной строки, используемая для передачи данных по URL. Когда требуется скачать файлы с URL, инструкции предполагают, что у вас есть `curl`, чтобы выполнить загрузку. Для установки `curl`, введите следующее:
```shell
sudo apt-get install -y curl

SWIG 4.0.0

SWIG — это инструмент, который генерирует Python-интерфейсы для C++-библиотек. Если вы планируете использовать ELL из Python, вам необходимо установить SWIG версии 4.0.0. На момент написания этого документа, apt-get ещё не содержит последнюю версию SWIG, поэтому её нужно установить вручную.

curl -O --location http://prdownloads.sourceforge.net/swig/swig-4.0.0.tar.gz
tar zxvf swig-4.0.0.tar.gz && cd swig-4.0.0
./configure --without-pcre && make && sudo make install

Использование ELL в Python

ELL может быть использован из Python 3.6 по желанию. Легкий способ установки Python и всех необходимых модулей — это использование Miniconda. Скачайте и установите Miniconda с этого сайта https://conda.io/miniconda.html.

После установки Miniconda, создайте среду Python 3.6 и включите модуль numpy, введя

conda create -n py36 numpy python=3.6

Затем активируйте созданную вами среду, введя

source activate py36
```Вы должны повторить эту команду активации каждый раз, когда открываете новое окно терминала и планируете использовать ELL из Python. Также убедитесь, что активирована среда `py36` перед сборкой ELL, чтобы гарантировать создание Python-интерфейсов. *OpenCV* — это библиотека, которая помогает с захватом и предварительной обработкой изображений. Для установки OpenCV в текущую среду Python введите

```bash
pip install opencv-python
``````shell
conda install -c conda-forge opencv -y

Сборка ELL

Вы можете собрать ELL, используя CMake для создания makefile, запуская этот makefile и, по желанию, создавая Python интерфейсы. Если вы планируете создать Python интерфейсы, убедитесь, что активирована среда py36 miniconda, как описано выше.

В корневом каталоге репозитория создайте подкаталог build и перейдите в него.

mkdir build
cd build

Вызовите CMake, введя

cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++-8 -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc-8 -DONNX=ON ..

Не забудьте два точки (..) в конце команды! Это создаст makefile для проекта. Затем запустите makefile, введя

make

По желанию, создайте Python интерфейсы, введя

make _ELL_python

Сгенерированные исполняемые файлы появятся в ELL/build/bin.

Вы можете проверить, что Python интерфейс работает, запустив следующий тест:

ctest . --build-config release -R ell-python-interface-test

Расширенная установка

Инструкции выше достаточно для начала использования ELL. Для более продвинутых тем, таких как тестирование и генерация документации, пожалуйста, обратитесь к нашим расширенным инструкциям по установке.