Edit

Cài đặt

Sử dụng Pip

1. Cho CPU

pip install singa -f http://singa.apache.org/docs/next/wheel-cpu.html --trusted-host singa.apache.org

Bạn có thể cài đặt một phiên bản SINGA cụ thể sử dụng singa==<version>, thay thông tin <version>, v.d, 4.1.0. Xem danh sách các phiên bản SINGA đang hoạt động ở đường dẫn.

Để cài đặt phiên bản phát triển mới nhất, thay đường dẫn bằng http://singa.apache.org/docs/next/wheel-cpu-dev.html

2. GPU với CUDA và cuDNN

pip install singa -f http://singa.apache.org/docs/next/wheel-gpu.html --trusted-host singa.apache.org

Bạn có thể thiết lập phiên bản SINGA và CUDA, như singa==4.1.0+cuda10.2. Danh sách tổ hợp phiên bản SINGA với CUDA được cung cấp trong đường dẫn.

Để cài đặt phiên bản phát triển mới nhất, thay đường dẫn bằng http://singa.apache.org/docs/next/wheel-gpu-dev.html

Lưu ý: phiên bản Python của Python environment trong máy của bạn sẽ được sử dụng để tìm gói wheel tương ứng. Ví dụ, nếu bạn sử dụng Python 3.9, thì gói wheel kết cấu trong Python 3.9 sẽ được pip chọn để cài đặt. Thực tế, tên của tệp tin wheel bao gồm phiên bản SINGA, phiên bản CUDA và Python. Vì thế, pip biết tệp tin wheel nào để tải và cài đặt.

Tham khảo chú thích ở phần đầu của tệp tin setup.py về cách tạo các gói wheel packages.

Nếu không có lỗi khi chạy

$ python -c "from singa import tensor"

thì bạn đã cài đặt SINGA thành công.

Sử dụng Docker

Cài đặt Docker vào máy chủ local theo hướng dẫn. Thêm người dùng vào nhóm docker để chạy câu lệnh docker mà không cần dùng sudo.

1. Cho CPU.

$ docker run -it apache/singa:X.Y.Z-cpu-ubuntu16.04 /bin/bash

2. Với GPU. Cài đặt Nvidia-Docker sau khi cài Docker.

$ nvidia-docker run -it apache/singa:X.Y.Z-cuda9.0-cudnn7.4.2-ubuntu16.04 /bin/bash

3. Xem danh sách toàn bộ SINGA Docker images (tags), tại trang web docker hub. Với mỗi docker image, tag được đặt tên theo

version-(cpu|gpu)[-devel]

Tag	Mô tả	Ví dụ giá trị
phiên bản	phiên bản SINGA	'2.0.0-rc0', '2.0.0', '1.2.0'
cpu	image không thể sử dụng cho GPUs	'cpu'
gpu	image có thể sử dụng cho Nvidia GPUs	'gpu', or 'cudax.x-cudnnx.x' e.g., 'cuda10.0-cudnn7.3'
devel	chỉ số phát triển	nếu không có, gói SINGA Python package chỉ được cài đặt cho runtime; nếu có, environment cũng được tạo ra, bạn có thể kết cấu lại SINGA từ nguồn tại '/root/singa'
OS	cho biết phiên bản OS	'ubuntu16.04', 'ubuntu18.04'

Từ nguồn

Bạn có thể tạo và cài đặt SINGA từ mã code nguồn sử dụng các công cụ tạo chương trình hoặc conda-build, trên hệ điều hành máy chủ cục bộ (local host os) hay trong Docker container.

Câu Hỏi Thường Gặp

• Q: Lỗi khi chạy from singa import tensor

  A: Kiểm tra chi tiết lỗi từ

  python -c  "from singa import _singa_wrap"
  # tới thưu mục chứa _singa_wrap.so
  ldd path to _singa_wrap.so
  python
  >> import importlib
  >> importlib.import_module('_singa_wrap')
  

  Thư mục chứa _singa_wrap.so thường ở ~/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/singa. Thông thường, lỗi này được gây ra bởi sự không tương thích hoặc thiếu các thư viện dependent libraries, v.d cuDNN hay protobuf. Cách giải quyết là tạo một virtual environment mới và cài đặt SINGA trong environment đó, v.d,

  conda create -n singa
  conda activate singa
  conda install -c nusdbsystem -c conda-forge singa-cpu
  

• Q: Khi sử dụng virtual environment, mỗi khi tôi cài SINGA, numpy cũng tự động bị cài lại. Tuy nhiên, numpy không được sử dụng khi chạy import numpy

  A: Lỗi này có thể do biến PYTHONPATH environment lẽ ra phải để trống trong khi bạn sử dụng virtual environment để tránh mâu thuẫn với đường dẫn của virtual environment.

• Q: Khi chạy SINGA trên Mac OS X, tôi gặp lỗi "Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread Abort trap: 6"

  A: Lỗi này thường xảy ra khi bạn có nhiều phiên bản Python trong hệ thống, v.d, bản của OS và bản được cài bởi Homebrew. Bản Python dùng cho SINGA phải giống với bản Python interpreter. Bạn có thể kiểm tra interpreter của mình bằng which python và kiểm tra bản Python dùng cho SINGA qua otool -L <path to _singa_wrap.so>. Vấn đề này được giải quyết nếu SINGA được cài qua conda.