百度就开源了PaddlePaddle深度学习框架必威手机官

1,关于quantlib


QuantLib 是三个介怀于 Quantitative Finance 总结与支出的 C++ 库。
是相当大的多少个lib库。
官网是:

骨干代码是c++ 写的,使用swig实行李包裹装,帮忙python,java等相当多言语。
github 项目地址:

是BSD开源项目。
学学文书档案:

至于quantlib的文书档案挺少的,照旧那些男人写的比较完美。未来逐年讨论。

对此早于 2.1.3 版本的 pymssql, pip install 会触发源码编写翻译安装,对于这种情景,供给设置编写翻译时注重的 freetds-dev,以至启动时依赖的 libsybdb5。编写翻译时依赖能够直接设置在系统目录里,运维时信任必得设置在本地目录下。

使用OpenBLAS的镜像

docker pull paddlepaddle/paddle:latest-openblas

下载钦定版本的Docker镜像,可以从 DockerHub网址获取可选的tag,并施行上面的命令:

docker pull paddlepaddle/paddle:[tag]

4.2 开头编写翻译

在终端依次施行

make all
make install
make runtest

编写翻译且测验成功。

windows所需景况

2,编译安装quantlib


linux安装文书档案:

第一要预备 libboost库
下一场初始编写翻译 quantlib ,开采访编辑写翻译的小时最棒的长。
从编译出现的部分标题,到找到尝试。折腾了重重小时:
重新整建了下安装脚本如下:

cd /root 
echo "############ 1 download file ############ "
curl -o QuantLib-1.11.tar.gz https://codeload.github.com/lballabio/QuantLib/tar.gz/QuantLib-v1.11
curl -o QuantLib-SWIG-1.11.tar.gz https://codeload.github.com/lballabio/QuantLib-SWIG/tar.gz/QuantLib-SWIG-v1.11
echo "############ 2 install ubuntu libs ############ "
apt-get update && apt-get install -y python-dev swig automake autoconf libtool libboost-all-dev
#echo "############ 3 uncompress tar files ############ "
tar -zxvf QuantLib-1.11.tar.gz && tar -zxvf QuantLib-SWIG-1.11.tar.gz 
echo "############ 5 install quantlib ############ "
cd QuantLib-QuantLib-v1.11 && ./autogen.sh && 
./configure && make && make install && ldconfig
echo "############ 5 install quantlib-python3 ############ "
cd ../QuantLib-SWIG-QuantLib-SWIG-v1.11 && ./autogen.sh && ./configure PYTHON=/usr/bin/python3 && 
make -C Python && make -C Python install
echo "############ 6 rm tmp files ############ "
rm -rf /root/QuantLib-QuantLib-v1.11 /root/QuantLib-SWIG-QuantLib-SWIG-v1.11
rm -f /root/QuantLib-1.11.tar.gz /root/QuantLib-SWIG-1.11.tar.gz

别看正是个编写翻译,不驾驭为啥这么耗费时间间。
编写翻译 quantlib 就花了一个钟头,编写翻译 QuantLib-SWIG 小编都置于晚上做了。
接下来第二天再来看。

测量试验通过。

近日日小编要做的,便是带着独具那个差不离没有编制程序基础却很想学习PaddlePaddle的同室跨过那道坎。告诉你们大家如何筹划好利用PaddlePaddle实行编制程序所需的满贯,以至怎么样看懂教程上的那贰个代码所表示的意思,那么废话相当少说,我们马上开端。

1.2 为何不用 docker 运营

因为 Pycharm Community Edition 2017.1 不帮衬远程调节和测量检验,其余费用情况不好用。你要用 docker 的话能够不忽略该课程了。

macOS所需情形

前言


动用Python开采五个期货项目。
类型地址:

连带资料:

关键使用支付语言是python。
使用的lib库是pandas,tushare,TensorFlow,tornado等。

本文的原著连接是:
未经博主允许不得转发。
博主地址是:

编排一个测量检验函数 index.py。该函数一而再 mac 宿主机docker.for.mac.host.internal (这里不可能是 localhost,因为 fc-docker 会将函数运营在 container 内部)的 SQL Server 服务。实施一个查询,并把结果回到出来。

2:从源码中编写翻译

2.2 Python

brew install python

下载(get-pip.py)[https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py]%5B get-pip.py四方目录,终端输入指令

python get-pip.py

成功后装置虚构蒙受(亦不是必需的,前面配置路线的时候会谈到,这里顺便介绍设想情状,防止八个项目致使支出条件很糊涂)

sudo pip install virtualenv
指令行营造

3,编译docker镜像


#需要编译数个小时,慢慢等待。
RUN cd /root && curl -o QuantLib-1.11.tar.gz https://codeload.github.com/lballabio/QuantLib/tar.gz/QuantLib-v1.11 && 
    curl -o QuantLib-SWIG-1.11.tar.gz https://codeload.github.com/lballabio/QuantLib-SWIG/tar.gz/QuantLib-SWIG-v1.11 && 
    apt-get update && apt-get install -y python-dev swig automake autoconf libtool libboost-all-dev && 
    tar -zxvf QuantLib-1.11.tar.gz && tar -zxvf QuantLib-SWIG-1.11.tar.gz && 
    cd QuantLib-QuantLib-v1.11 && ./autogen.sh && ./configure && make && make install && ldconfig
# 变成两个任务,防止第二个失败了,人崩溃了。
RUN cd /root/QuantLib-SWIG-QuantLib-SWIG-v1.11 && ./autogen.sh && ./configure PYTHON=/usr/bin/python3 && 
    make -C Python && make -C Python install && apt-get remove -y python-dev swig automake autoconf libtool && 
    rm -rf /root/QuantLib-QuantLib-v1.11 && rm -rf /root/QuantLib-SWIG-QuantLib-SWIG-v1.11  && 
    rm -f /root/QuantLib-1.11.tar.gz  /root/QuantLib-SWIG-1.11.tar.gz

编写翻译之后能够利用了:

>>> import QuantLib as ql 
>>> print(ql.__version__)
1.11

函数总计的 runtime 运转时的目录是只读的,所以对于供给使用 apt-get 和 pip 安装依赖的场合,供给将依赖安装在代码目录实际不是系统目录。具体安装格局能够参见《函数总计安装重视库方法小结》。而 pymssql 的老版本涉及到编写翻译安装,比常见的二级制安装到地方目录略复杂一些。

在docker中安装

百度把PaddlePaddle的编写翻译意况打包成一个镜像,称为开拓镜像,里面包罗了 PaddlePaddle须求的具有编写翻译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打包成一个镜 像,称为生产镜像,里面含有了PaddlePaddle运维所需的富有条件。每便PaddlePaddle发表新本子的时候都会揭发对应版本的生产镜像以至支出镜像。运行镜像满含纯CPU版本和GPU版本以致其相应的非AVX版本。他们会在 dockerhub.com 提供最新 的Docker镜像

利用Docker安装和周转PaddlePaddle能够无需思考依据意况就可以运维。并且也得以在Windows的docker中运维。 假诺您不通晓docker的设置和基本操作,能够在那地http://docker-doc.readthedocs.io/zh_CN/latest/ 找到汉语版的docker手册,找到你对号入座的操作系统开始上学应用docker。

在询问Docker的为主使用情势之后,就可以初叶上面包车型大巴手续:

执行上面包车型地铁指令来下载PaddlePaddle的 Docker镜像,默许是cpu出版本的:

docker pull paddlepaddle/paddle

但镜像的默许地址仍是外国的,为了有扶持在境内的开垦者下载Docker镜像,百度提供了本国的镜像服务器供大家使用。大家应用paddle提供的三个境内的服务器下载:

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle

下载GPU版本(cuda8.0_cudnn5_avx_mkl)的Docker镜像:

docker pull paddlepaddle/paddle:latest-gpu #默认

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-gpu #引入使用

下载使用不一样的BLAS库的Docker镜像:

4 Caffe 编译

本子号的主要音讯

当三个行业内部版本发行的时候,二个补丁版本的层级也会升高。因为大家如若唯有补丁代号部分变化。当退换合併的时候,版本号依照Semver法则变化。最后叁个标准版本总是跟随着贰个花费版本,不过从未prerelease指令。(?After a release is made, the patch version level is bumped, because we assume that only patch level changes follow. When changes are merged, the version should be bumped according to semver and the severity of the change. Finally, a release is always made with the version of the current nightly build, but without the prerelease specifier.)(ps:这段内容和sematic-versioning有十分的大关系,不过自个儿对它不精晓。)
例如:

  1. 0.4.0正式版本发表
  2. 摩登开辟版本是0.4.1
  3. 万一未有不相配的更动,就不对版本号做更动。
  4. 若果引进了不匹配的转移,版本号晋级为0.5.0
  5. 0.5.0 发行版本公布

其一准绳同version pragma运维得很好。

PythonStock(18):使用docker 安装 quantlib 源码安装&lib库安装,pythonstockdocker

$ docker run --rm -v $:/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handlerrow = (2, 'orange', 154)RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174 Billed Duration: 144 ms Memory Size: 19

暗中认可是使用MKL的镜像

docker pull paddlepaddle/paddle

3.3 CMakeCache.txt

用 Xcode 张开项目目录下的 CMakeCache.txt(不要用 word 只怕文本编辑展开)

CPU_ONLY:BOOL=OFF

改为

CPU_ONLY:BOOL=ON

其他,找到然后修改PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATHPYTHON_INCLUDE_DIR:PATHPYTHON_LIBRARY:FILEPATH,修改如下

//Path to a program.
PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=/Users/Yourname/CaffeLearn/bin/python2.7

//Path to a file.
PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7

//Path to a library.( 通过 Homebrew 安装的 Python 环境)
PYTHON_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/libpython2.7.dylib

封存并关闭。

二进制安装包

Solidity的二进制安装包能够在本条页面找到。
笔者们也为Ubuntu系统提供PPAs。如下命令,获取最新的平静版本:

sudo add-apt-repository ppa:ethereum/ethereum
sudo apt-get update
sudo apt-get install solc

一经您想安装新型的开销版本:

sudo add-apt-repository ppa:ethereum/ethereum
sudo add-apt-repository ppa:ethereum/ethereum-dev
sudo apt-get update
sudo apt-get install solc

Linux也许有安装包,但是只限开荒版本:

pacman -S solidity-git

Homebrew安装,在这几天截至还尚未编写翻译好的安装包,不过Homebrew能够通过编写翻译源码安装。大家也会及时增加编写翻译好的安装包。

brew update
brew upgrade
brew tap ethereum/ethereum
brew install solidity
brew linkapps solidity

假诺您想要获取一定版本的solidity,你能够透过homebrew直接从github安装。
参看github上solidity.rb提交。
查阅历史提交,直到找到所需的solidity.rb的源码。然后经过brew安装:

brew unlink solidity
# Install 0.4.8
brew install https://raw.githubusercontent.com/ethereum/homebrew-ethereum/77cce03da9f289e5a3ffe579840d3c5dc0a62717/solidity.rb

我们也为Gentoo linux提供了solidity安装包。通过emerge安装:

demerge ev-lang/solidity

4,python2 直接设置


倘假设python2 的境况一向行使apt-get 进行设置:

apt-get install -y quantlib-python 

设置到位之后的本子是 1.7 是 二〇一六 年发表的。

>>> import QuantLib as ql
>>> print(ql.__version__)
1.7

摩登的是 1.11 ,要想安装新型的依然源码安装。
要想方便照旧 apt-get 安装快。

创办三个空目录,存放上 index.py 文件。将下令会话的近期路径切换到index.py 所在的目录,然后实行

编写翻译重视:

PaddlePaddle编译需求使用到上面包车型地铁依附(包括但不压制),其余的依赖软件,会自行在编写翻译时下载。

PaddlePaddle编译信赖

|依赖 | 版本 | 说明|

|CMake| >=3.5| |

|GCC | 4.8.2 |推荐应用CentOS的devtools2|

|Python| 2.7.x |依赖libpython2.7.so|

|pip |>=9.0 | |

|numpy |||

|SWIG| >=2.0||

|Go |>=1.8 |可选|

先是你要吧源码从github上下载下来,何况步向paddle文件目录

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git

cd Paddle #进入paddle文件目录

mkdir build #创建编译文件夹

cd build #进入编译文件夹

cmake -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF .. #不要看漏后面有两个点,如果你安装的而是GPU版本的话,如想要支持GPU,请在编译参数DWITH_GPU设置为ON

5 使用

将 Caffe-1.0/python 路线下的 caffe 文件夹拷贝到虚构意况下

/Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/

在项目中 import caffe 就可以。

Remix

纵然你想要尝试solidity的智能合约,你可以品味运用Remix,它无需安装别的软件。假设你像在离线的时候利用Remix,你能够到本条类型中下载zip包。

5,总结


编写翻译quantlib 未有何技能含量,正是编写翻译时间太长了。
最新的 1.11 使用 1.7 的本子也尚未吗难点。

本文的原稿连接是:
未经博主允许不得转发。
博主地址是:

  1. 第一行运营贰个 container,第十行终止并自行删除该 container。
  2. 第二行至第三行将运转时信任 libsybdb5 安装于地面目录。
  3. 将动态链接库 libsybdb.so.5 链接到目录 /code/lib 目录下,因为该目录私下认可配置到了条件变量 LD_LIBRARY_PATH 下。
  4. 将 freetds-dev 和 cython 安装到系统目录,用于 pymssql 编写翻译安装,因为运维时 pymssql 无需那多个库,所以不必安装在本土目录
  5. 安装 2.1.3 版本的 pymssql,从 2.1.4 版本开头已经不要求源码安装了。

先是步,找一台微型计算机

首先,大家首先步要有三个总结设备,俗话说巧妇难为无米之炊。你能够租用云服务器,当然也足以动用你手上现成的微型Computer和服务器。在这里间为了使伊始安装景况单纯,笔者将报名二个百度云服务器。

咱俩进去百度云官方网址,在产品中采纳“云服务器BBC”。点击购买:

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在购置时,云服务器类型选择“GPU实例”,因为任何系列的云服务器都未有布置GPU。有时候“GPU实例”处于不可用状态,是因为该地域服务器已经被租完,那将在在左上角采用别的地面包车型客车服务器集群,或许更改“可用区”:

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自家换来了博洛尼亚的集群。下一步,在GPU型号的选取上,因为老黄的那么些条目款项,NVIDIA GeForce种类的GPU分裂意用在商用深度学习园地,只好个人钻探采用照旧玩游戏,所以近年来唯有4种能够选:P40、P4、K40和NVIDIA 深度学习开辟卡。他们在参数上有三种差距,三个是总括技艺,三个是缓显存。举个例子:P4的单精度品质是5.5Tflops,P40天性是12Tflops。因为吃水学习重大采取单精度总括(其实不外乎气候预测,流人体模型拟,量子色引力学等极端应用切磋项目,用到的都以单精度只怕半精度的演算),所以那些指标在事实上影响上在你训练时练习进程快慢的标题。第贰个出入正是GPU显存,显慰藉题莫过于优化的客体8G丰盛用,优化不创立,给您100G都会爆显存。有的热用了 CNN,你随意做个内积内部存款和储蓄器就翻倍了分明要炸的。

其余的一块儿暗许就足以,假使想用SSD,在积累层面点击“创立云磁盘”,选拔”SSD云磁盘“,调度合适的体量就足以,之后会挂在在系统上:

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倘让你想要从外网访谈这一个服务器,要挑选“购买弹性公网IP”,实际就是给你的服务器分配三个公网IP,不然的话你不得不从管住页面在网页上利用VNC远程连接。

事后依照自身的骨子里情况填写服务器登入密码和购销时间长度。linux系统为root,windows系统为Administrator。全体就是那几个样子:

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付费办法可以选预支费和后付费,假设不是计量重度使用客商,使用后付费会平价相当多,以为她是依照使用量计费的。

付费成功后就足以在账户的“云服务器BCC-实例列表”里观察你的机器啦。默许名称是一个里头序号,若是服务器多的话为了便于分别,可以在左边的开关重新输入名称:

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点击侧边的“VNC远程”能够从网页端连接到服务器的SHELL。

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本来,大家也得以在“监察和控制”页面中找到服务器的IP地址,用XSHELL只怕PUTTY等工具链接到服务器,在这里用XSHELL演示一下:

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连接:

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接受并保存主机密钥。Linux客商名起头为root,建议利用root,就是为了方便,不用平时打sudo和输入密码:

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科学输入密码后就连接受服务器的shell了:

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那般一台可用的服务器就策动好了。

一经采纳的而是自个儿的机械的话,请保管机器情形与以上同等

2.1 Homebrew

顶点运转

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

版本号表明

Solidity的本子号富含四局地:

  • 版本号
  • 前缀标志,日常是develop.YYYY.MM.DD或者nightly.YYYY.MM.DD
  • 通过commit.GITHASH格式提交
  • 局地平台和编写翻译器的新闻。

一旦存在部分本土修改,提交会加多.mod后缀。
语义化版本左券(semantic-versioning,简写Semver)将这个片段组成起来。Solidity的预发行标志和Semver的预发行标识一样,Solidity的付出和平台结合起来成为Semver的营造元数据。
四个正经版本的例子:0.4.8+commit.60cc1668.Emscripten.clang
二个支付版本的例子:0.4.9-nightly.2017.1.17+commit.6ecb4aa3.Emscripten.clang

本文由必威发布于必威-运维,转载请注明出处:百度就开源了PaddlePaddle深度学习框架必威手机官

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