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如何安装深度学习环境,Anaconda设置Python机器学习开发环境

2018-06-28 08:00 星期四 所属： 机器学习教程 浏览：1100

在某些平台上安装Python机器学习环境可能很困难。

Python本身必须先安装，然后安装很多软件包，这对初学者来说可能会造成混淆。

在本教程中，您将了解如何使用Anaconda设置Python机器学习开发环境。

完成本教程后，您将拥有一个可用的Python环境，以开始学习，练习和开发机器学习和深度学习软件。

这些说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，以便您可以看到一些mac对话框和文件扩展名。

  • 2017年3月更新：补充说明您只需要Theano或TensorFlow之一即可使用Kears进行深度学习。

如何使用Anaconda为机器学习和深度学习设置Python环境

如何使用Anaconda为机器学习和深度学习设置Python环境

概观

在本教程中，我们将介绍以下步骤：

  1. 下载Anaconda

  2. 安装Anaconda

  3. 启动并更新Anaconda

  4. 更新scikit-learn库

  5. 安装深度学习库

1.下载Anaconda

在这一步中，我们将为您的平台下载Anaconda Python软件包。

Anaconda是一个免费且易于使用的科学Python环境。

点击Anaconda并下载

点击Anaconda并下载

  • 3.选择适合您的平台的下载（Windows，OSX或Linux）：

    • 选择Python 3.5

    • 选择图形安装程序

为您的平台选择Anaconda下载

为您的平台选择Anaconda下载

这会将Anaconda Python软件包下载到您的工作站。

我在OS X上，所以我选择了OS X版本。该文件大约是426 MB。

你应该有一个名字如下的文件：

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Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64.pkg

2.安装Anaconda

在这一步中，我们将在您的系统上安装Anaconda Python软件。

此步骤假定您有足够的管理权限在系统上安装软件。

  • 1.双击下载的文件。

  • 2.按照安装向导。

Anaconda Python安装向导

Anaconda Python安装向导

安装快速而无痛。

应该没有棘手的问题或困难点。

Anaconda Python安装向导编写文件

Anaconda Python安装向导编写文件

安装应该少于10分钟，并占用硬盘驱动器上超过1 GB的空间。

3.启动并更新Anaconda

在这一步中，我们将确认您的Anaconda Python环境是最新的。

Anaconda附带一套叫做Anaconda Navigator的图形工具。您可以通过从应用程序启动器中打开Anaconda Navigator来启动它。

Anaconda Navigator GUI

Anaconda Navigator GUI

您可以在这里了解有关Anaconda Navigator的所有信息。

稍后您可以使用Anaconda Navigator和图形开发环境; 现在，我推荐从名为conda的Anaconda命令行环境开始。

Conda速度快，操作简单，很难隐藏错误信息，您可以快速确认您的环境已安装并正常工作。

  • 1.打开一个终端（命令行窗口）。

  • 2.通过输入以下内容确认conda安装正确：

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conda -V

您应该看到以下内容（或类似的内容）：

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conda 4.2.9

  • 3.通过输入以下内容确认Python安装正确：

1

python -V

您应该看到以下内容（或类似的内容）：

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Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64)

确认Conda和Python已安装

确认Conda和Python已安装

如果这些命令不起作用或出现错误，请检查文档以获取有关您的平台的帮助。

请参阅“进一步阅读”部分的一些资源。

  • 4.确认您的conda环境是最新的，请输入：

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2

conda update conda

conda update anaconda

您可能需要安装一些软件包并确认更新。

  • 5.确认您的SciPy环境。

下面的脚本将打印您机器学习开发所需的关键SciPy库的版本号，具体为：SciPy，NumPy，Matplotlib，Pandas，Statsmodels和Scikit-learn。

你可以输入“python”并直接键入命令。或者，我建议打开一个文本编辑器并将脚本复制粘贴到您的编辑器中。

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# scipy

import scipy

print('scipy: %s' % scipy.__version__)

# numpy

import numpy

print('numpy: %s' % numpy.__version__)

# matplotlib

import matplotlib

print('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__)

# pandas

import pandas

print('pandas: %s' % pandas.__version__)

# statsmodels

import statsmodels

print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)

# scikit-learn

import sklearn

print('sklearn: %s' % sklearn.__version__)

将该脚本另存为名为versions.py的文件  。

在命令行上，将您的目录更改为保存脚本的位置并键入：

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python versions.py

你应该看到如下的输出：

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scipy: 0.18.1

numpy: 1.11.1

matplotlib: 1.5.3

pandas: 0.18.1

statsmodels: 0.6.1

sklearn: 0.17.1

你得到了什么版本？
将输出粘贴到下面的注释中。

确认Anaconda SciPy环境

确认Anaconda SciPy环境

4.更新scikit-learn库

在这一步中，我们将更新Python中用于机器学习的主库，称为scikit-learn。

  • 1.将scikit-learn更新为最新版本。

在撰写本文时，Anaconda附带的scikit-learn版本已过时（0.17.1而不是0.18.1）。您可以使用conda命令更新特定的库; 以下是将scikit-learn更新为最新版本的示例。

在终端输入：

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conda update scikit-learn

在Anaconda更新scikit-learn

在Anaconda更新scikit-learn

或者，您可以通过键入以下命令将库更新为特定版本：

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conda install -c anaconda scikit-learn=0.18.1

确认安装成功，并通过键入以下命令重新运行versions.py脚本来更新scikit-learn ：

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python versions.py

你应该看到如下的输出：

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scipy: 0.18.1

numpy: 1.11.3

matplotlib: 1.5.3

pandas: 0.18.1

statsmodels: 0.6.1

sklearn: 0.18.1

你得到了什么版本？
将输出粘贴到下面的注释中。

您可以根据需要使用这些命令更新机器学习和SciPy库。

    5.安装深度学习库

    在这一步中，我们将安装用于深度学习的Python库，特别是：Theano，TensorFlow和Keras。

    注意：我建议使用Keras进行深入学习，而Keras只需要安装Theano或TensorFlow中的一个。你不需要两个！在一些Windows机器上安装TensorFlow可能会有问题。

    • 1.通过输入以下内容安装Theano深度学习库：

    1

    conda install theano

    • 2.通过输入以下内容安装TensorFlow深度学习库（除Windows以外的所有内容）：

    1

    conda install -c conda-forge tensorflow

    或者，您可以选择使用pip和特定版本的tensorflow来安装您的平台。

    请参阅tensorflow的安装说明。

    • 3.键入以下命令安装Keras：

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    pip install keras

    • 4.确认您的深度学习环境已安装并正常工作。

    创建一个脚本来打印每个库的版本号，就像我们之前为SciPy环境所做的那样。

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    # theano

    import theano

    print('theano: %s' % theano.__version__)

    # tensorflow

    import tensorflow

    print('tensorflow: %s' % tensorflow.__version__)

    # keras

    import keras

    print('keras: %s' % keras.__version__)

    将脚本保存到文件deep_versions.py。输入以下命令来运行脚本：

    1

    python deep_versions.py

    你应该看到如下输出：

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    theano: 0.8.2.dev-901275534cbfe3fbbe290ce85d1abf8bb9a5b203

    tensorflow: 0.12.1

    Using TensorFlow backend.

    keras: 1.2.1

    Anaconda确认深度学习库

    Anaconda确认深度学习库

    翻译：天才写手

    ref：https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/

     

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