s4d——语音分离代码环境搭建（二）

语音分离代码环境搭建（二）

备注：此处仅仅是个人做的一个环境搭建记录

该环境 Linux 下 可以轻易搭建成功。
ecyglpki 这个库的安装需要 C++ 环境。
win10下 安装ecyglpki时，报 **Microsoft Visual C++ 14.0 is required.**的错误，因此安装C++环境才可以继续该库的安装。

s4d源代码仓库链接
SIDEKIT for diarization documentation
官方安装教程
官网链接

conda create -n mysep355 python=3.5.5

pip install --upgrade pip

先安装这个  可以自动安装 numpy==1.13.3 
conda install scipy==0.19.0

可以自动安装  six==1.11.0
conda install pandas==0.21.1
conda install PyAudio==0.2.11
conda install matplotlib==2.0.2
conda install Bottleneck==1.2.1
conda install sortedcontainers==1.5.9

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
 

conda无法安装：

conda install setuptools==38.5.2
conda install ecyglpki==0.2.0
conda install sidekit==1.2.3
conda install scikit_learn==0.19.1 

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
 

然后使用pip安装

pip3 install setuptools==38.5.2

pip3 install sidekit==1.2.3

pip3 install scikit_learn==0.19.1 


  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
 

pip3 install ecyglpki==0.2.0

• 我第一次安装失败，缺少gcc

apt-get install g++ 

  

 

  
1
 

• 第二次安装缺少glpk，报错如下：

 ecyglpki.c:247:18: fatal error: glpk.h: No such file or directory
   #include "glpk.h"

  

 

  
1
  
2
 

解决方法（一），该方法我的阿里云服务器是失败的：
glpk是一个开源的求解线性规划的包。

添加源：
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu saucy main universe
更新源并安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install glpk

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
 

解决方法二-源码安装，我尝试成功：
glpk官方源码安装方法
glpk下载地址
个人总结的glpk安装教程简记

解压源码：
./configure
make
make install
安装的默认路径是/usr/local/lib，安装完成

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
 

• 第三次ecyglpki才安装成功，如下:

pip3 install ecyglpki==0.2.0
Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/, https://pypi.python.org/simple
Collecting ecyglpki==0.2.0
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/39/7a/5a1e87367ef826985e55f53c5ceff5476349b7cc26ab5e5cb23fd4e7273b/ecyglpki-0.2.0.tar.gz (365kB)
    100% |████████████████████████████████| 368kB 81.3MB/s 
Building wheels for collected packages: ecyglpki
  Building wheel for ecyglpki (setup.py) ... done
  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/4c/11/87/fdf58295bb58a52a7062aecc2d3d7a5c8e462037ffde72de0d
Successfully built ecyglpki
Installing collected packages: ecyglpki
Successfully installed ecyglpki-0.2.0


  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
 

运行程序，错误解决过程：

运行命令如下：

 cd s4d-master/
./install.sh 

  

 

  
1
  
2
 

• 处理两个 警告 的方法

conda install mkl-service

  

 

  
1
 

libsvm.so生成方法链接
按照说明 copy libsvm.so.2到conda 建立的这个独立环境的库中的sidekit下libsvm目录下即可

cp libsvm.so.2 /home/zql/anaconda3/envs/mysep355/lib/python3.5/site-packages/sidekit/libsvm

  

 

  
1
 

• 报错一：

RuntimeError: 
To use MKL 2018 with Theano either update the numpy conda packages to
their latest build or set "MKL_THREADING_LAYER=GNU" in your
environment.

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
 

我的mkl解决方法链接

• 报错二：

Import theano
ERROR (theano.gpuarray): pygpu was configured but could not be imported or is too old (version 0.7 or higher required)
NoneType: None

  

 

  
1
  
2
  
3
 

安装pygpu

conda install pygpu

  

 

  
1
 

• 报错三，因为已经安装了cuda,报错说不支持：

Import theano
ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled
Traceback (most recent call last):
  File "/root/anaconda3/envs/mysep355/lib/python3.5/site-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 227, in <module>
    use(config.device)
  File "/root/anaconda3/envs/mysep355/lib/python3.5/site-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 214, in use
    init_dev(device, preallocate=preallocate)
  File "/root/anaconda3/envs/mysep355/lib/python3.5/site-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 99, in init_dev
    **args)
  File "pygpu/gpuarray.pyx", line 658, in pygpu.gpuarray.init
  File "pygpu/gpuarray.pyx", line 587, in pygpu.gpuarray.pygpu_init
pygpu.gpuarray.GpuArrayException: b'cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected'

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
 

那就压缩，copy到有gpu的服务器使用

zip -r mysep355.zip mysep355

  

 

  
1
 

备注：

• 我按照上面的安装流程，在一台纯净的Ubuntu服务器搭建该环境OK

• theano库的安装和import使用需要cuda、cudnn、GPU，正确配置 cuda
  cuda配置如下：

#<<< config root's cuda  start <<<

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0/bin:$CUDA_HOME
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#<<< config root's cuda  end <<<

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
 

.bashrc 环境变量配置文件在当前用户目录下

vim .bashrc 
把上面cuda的配置copy到最下面，指定你要使用的cuda的目录，即可

  

 

  
1
  
2
 

然后使用source命令使配置生效

source  .bashrc
root 账户 source命令方式：
source ~/.bashrc

  

 

  
1
  
2
  
3
 

后续调试，更新的库如下：

• 错误如下：

from tabulate import tabulate

ImportError: No module named 'tabulate'

  

 

  
1
  
2
  
3
 

于是安装tabulate即可

pip install tabulate

  

 

  
1
 

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/86741442