之前搭建了tensoflow和mask-rcnn的环境，各种艰难困苦，这次来折腾CNTK，也做好了一定的心理准备。网上有大牛说，CNTK是他所见过最容易安装的深度学习框架，装完之后，现在才明白，相比之前tensorflow和mask-rcnn的经历，确实是容易那么一丢丢。
CNTK的介绍不多说，一句话可以理解：微软大佬出品的深度学习框架，支持python和C#，传闻比其他框架还要快。基于支持C#和效率更高这两点，又大致看了下其文档的完善度，一看可以接受，本挫决定选择它作为学习深度学习的切入点。
官方文档以及安装指引见下文链接：
根据安装指引，有3种安装方式：
（1）Python only 只安装python
（2）Scripted install 通过官方提供的脚本来安装
（3）Manual install 手动安装。
一看第三个，我放弃了。首选第二个，第二个一直报一个我无法解决的错，大意为执行某行脚本出错，然后就退出了。解决未果，且看到它会有默认的安装路径，尝试修改也未果，于是转战第一种方式先，后面再看如何让C#运行起来。
为了避免之前安装的tensorflow的影响，我特地把Anaconda卸载，且把目前自己装的python的环境变量给删除。cuda和cudnn暂时不理，本次主要想先装CPU版本，不涉及GPU版本。这样处理完之后，相当于系统里面没有重复或者冲突的内容。
下面开始完整的安装步骤：
1、安装annconda
从它给出的链接里面直接下载安装
这个没有什么难度。安装过程中，会提示把Anaconda3的根目录和Script目录添加到环境变量Path。后来一看，Anaconda3里面自带了python，Script里面带了pip。之前没认真看，所以这里等于已经把python环境装上了。
2、安装CNTK
主要使用pip来安装。上面安装好了之后，默认用了python3.5。因此要选择正确的whl文件。
| 3.5 | CPU-Only | https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp35-cp35m-win_amd64.whl |
安装命令如下：
pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
在这一步，我折腾了很久，因为下载比较慢，很长一段时间后，就会出现timeout的报错，进而失败。
解决方案1：
使用国内镜像，并添加timeout参数。国内镜像百度可以搜到常用的几个，包括清华、阿里、腾讯等的。完整的命令如下：
pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7.post1-cp35-cp35m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --default-timeout=999
解决方案2：
然而，即便使用了国内镜像，以为夜深人静没人抢带宽，依然有失败的可能。此时只能尝试离线下载。把上述链接的whl文件下载到anaconda3/script文件夹内，直接使用pip install + 文件名即可。这个速度很快。
3、测试安装
执行以下命令，如果成功，即表明安装正确。
python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"
但在这里，我也遇到了一个问题。提示无法加载numpy模块，需要0xc版本，但本机上是0xa版本。经百度查询，应该升级nunpy为1.14.1版本。
执行命令：
pip install -U numpy==1.14.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --default-timeout=999
成功安装后，再次去看下cntk的版本，能够展示出当前版本为2.7，说明安装成功。
