wiki:AGMFM - 5.3. Хардверска и софтверска конфигурација

Version 16 (modified by Monika Rizova, 6 years ago) ( diff )

5.3. Хардверска и софтверска конфигурација

Моделот на LSTM мрежата е имплементиран во python, со помош на Keras и TensorFlow , додека потатоците се обработуваат со помош на music21 . Keras е програмски интерфејс за невронски мрежи од високо ниво, а може да се извршува на TensorFlow, CNTK, или Theano. Напишан е во python, а се користи за брзо експериментирање. TensorFlow е отворена платформа за машинско учење, односно софтверска библиотека за нумерички пресметувања со високи перформанси. Music21 е множество од алатки за компјутерска музикологија, напишани во python. Оваа алактка ќе се искористи за процесирање на музичките нотации од документите во МИДИ формат, екстракција на содржините од податочното множество и за преведување на излезот од тренираниот модел на мрежа во музичка нотација. При конфигурирањето на околина за развој на систем за автоматско генерирање на Македонска народна мелодија беа изведени следните чекори:

  1. Инсталација на python интерпретер, верзија 3.6 добиена од следнава адреса: https://www.python.org/downloads/, и негово додавање во системската патека на компјутерот. Python не побарува посебна хардверска конфигурација и може да се инсталира на секој систем.
  1. Инсталација на TensorFlow, која јас ја изведов преку pip, кој треба да го имаме инсталирано со правилно конфигурирање на python верзија поголема од 3. Командата за инсталирање на TensorFlow e следната:

pip install —upgrade tensorflow

  1. Инсталација на Keras, кој функционира врз TensorFlow, a се инсталира со следната команда:

pip install keras

Во креирање на архитектурата на моделот на невронската мрежа користен e CuDNNLSTM слој, дефиниран во Keras како брза имплементација на LSTM со помош на CuDNN , па затоа овде беа потребни да се инсталираат уште некои зависности, потребни за потребите на имплементацијата, како:

  • cuDNN
  • h5py

За да се инсталира cuDNN на Windows потребно е графичка картичка со пресметковна моќ 3.0 или поголема. Функционира на платформите: Windows 7, 10 и Windows Server 2012. Хардверска конфигурација на која ја инсталирав cuDNN е следнава:

  • графичка: NVIDIA GeForce GTX 850M
  • процесор: Intel® Core™ i7-4710HQ CPU @ 2.50GHz 2.50GHz
  • рам меморија: 8.00 GB

Пред инсталацијата на cuDNN потребно е да се инсталира соодветниот драјвер за графичката картичка, и NVIDIA CUDA веризја 8.

CuDNN е библиотека, на Nvidia CUDA, со примитиви за забрзување на графичките процеси за длабоки нервни мрежи.

CUDA® е паралелнo компјутерска платформа и програмски модел развиен од NVIDIA за извршување на процеси на графичките процесорски единици (GPUs). Со CUDA, програмерите можат драматично да ги забрзаат компјутерските апликации преку искористување на моќта на графичките процесори.

Во имплементацијата се исто така искористени:

  • Модулот glob
  • Модулот pickle
  • Numpy – пакет за научни пресметувања со python

За да можеме да инсталираме CUDA потребно ни е:

По инсталирањето на овие работи околината за имплементација на системот за автоматско генерирање на м. народна мелодија е поставена. Скриптите со код беа пишувани во Notepad++ , a беа тестирани и извршувани во командниот интерпретер на Windows.

Note: See TracWiki for help on using the wiki.