Автор оригинала: FreeCodeCapm Team.
Джозеф Ли Вэй EN
Пошаговое руководство для настройки Python для полного новичка
Вы можете записать свои собственные данные науки или проекта по глубокому обучению всего в нескольких линиях кода в эти дни. Это не преувеличение; Многие программисты из них сделали тяжелую работу написания Tons Code для нас, чтобы использовать, чтобы все, что нам нужно сделать, это подключите и играют, а не код записи с нуля.
Возможно, вы видели некоторые из настоящего Кода в постах для науки/глубокого обучения Data. Возможно, вы могли бы подумать: «Ну, если это действительно так просто, то почему бы я не пробовал себя?»
Если вы начинаете к Python, и вы хотите покончить в это путешествие, то этот пост проведет вас через первые шаги. Общая жалоба, которую я слышу от полных начинающих, состоит в том, что довольно сложно настроить Python. Как мы все начали в первую очередь, чтобы мы могли подключить и играть в науке данных или глубокий учебный код?
Этот пост проведет вас в пошаговой манере, как настроить Python для ваших научно-технических и глубоких учебных проектов. Мы будем:
- Настройте ноутбук Anaconda и Jupyter
- Создайте среды ANACONDA и установите пакеты (код, которые другие написали, чтобы сделать нашу жизнь чрезвычайно легкой) как Tensorflow, Keras, Pandas, Scikit-Survey и Matplotlib.
После того, как вы настроили вышеперечисленное, вы можете построить свою первую нейронную сеть для прогнозирования цен на дом в этом руководстве здесь:
Создайте свою первую нейронную сеть, чтобы предсказать цены на дом с Керами
Настройка ноутбука Anaconda и Jupyter
Основным языком программирования, который мы собираемся использовать, называется Python, который является наиболее распространенным языком программирования, используемыми тренерами глубокого обучения.
Первый шаг – это скачать ANACONDA, которую вы можете подумать как платформу для вас, чтобы использовать Python «из коробки».
Посетите эту страницу: https://www.anaconda.com/distribution/ И прокрутите вниз, чтобы увидеть это:
Этот учебник написан специально для пользователей Windows, но инструкции для пользователей других операционных систем не все, что отличаются. Обязательно нажимайте на «Windows» в качестве операционной системы (или как вы включенные), чтобы убедиться, что вы загружаете правильную версию.
Этот учебник будет использовать Python 3, поэтому щелкните зеленую кнопку загрузки под «версией Python 3.7». Для вас появится всплывающее окно, чтобы нажать «Сохранить» в любой желаемый каталог.
После того, как он закончил загрузку, просто пройдите по шагу на шаг следующим образом:
Как только установка будет сделана, перейдите в меню «Пуск», и вы должны увидеть недавно установленное программное обеспечение:
Нажмите на AnaConda Navigator, который является однократным центром для навигации по приложениям, которые нам нужны. Вы должны увидеть наступление такого роста:
Нажмите на «Запуск» под ноутбуком Jupyter, которая является второй панелью на моем экране выше. Jupyter Notebook позволяет нам информировать код Python в веб-браузере, и именно здесь мы будем писать большую часть нашего кода.
Окно браузера должно открыть с помощью списка каталогов. Я собираюсь создать папку на своем рабочем столе под названием «Интуитивное руководство по глубокому обучению». Если вы перейдите к папке, ваш браузер должен выглядеть что-то подобное:
В правом верхнем углу нажмите «Новый» и выберите «Python 3»:
Новое окно браузера должно появиться так.
Поздравляю – вы создали свой первый ноутбук Jupyter! Теперь пришло время написать код. Ноутбуки Jupyter позволяют нам писать фрагменты кода, а затем запустить эти фрагменты без запуска полной программы. Это помогает нам, возможно, посмотреть на любой промежуточный выход из нашей программы.
Для начала, давайте напишем код, который будет отображать несколько слов, когда мы запустим его. Эта функция называется Печать Отказ Скопируйте и вставьте код ниже в серый ящик на ноутбуке Jupyter:
print("Hello World!")Ваш ноутбук должен выглядеть так:
Теперь нажмите Alt-Enter на клавиатуре, чтобы запустить этот фрагмент кода:
Вы можете увидеть, что ноутбук Jupyter отображал слова «Hello World!» На панели дисплея под фрагментом кода! Номер 1 также заполнен квадратными скобками, что означает, что это первый фрагмент кода, который мы запустили до сих пор. Это поможет нам отслеживать заказ, в котором мы запустили наши фрагменты кода.
Вместо ALT-ENTER обратите внимание, что вы также можете нажать Run, когда выделен фрагмент кода:
Если вы хотите создать новые серые блоки для написания большего количества фрагментов кода, вы можете сделать это при вставке.
Jupyter Notebook также позволяет писать обычный текст вместо кода. Нажмите на раскрывающееся меню, в котором в настоящее время говорится «код» и выберите «Markdown»:
Теперь наша серая коробка, помеченная как Markdown, не будет иметь квадратных скобок рядом с ним. Если вы пишете несколько текстов в этом сером поле сейчас и нажмите Alt-enter, текст сделает его как простотный текст, как это:
Есть некоторые другие функции, которые вы можете исследовать. Но теперь у нас есть ноутбук Jupyter, чтобы начать писать какой-то код!
Настройка среды Anaconda и установка пакетов
Теперь у нас есть наша платформа для кодирования. Но собираемся ли мы написать глубокий учебный код с нуля? Это кажется чрезвычайно сложной вещью!
Хорошая новость заключается в том, что многие другие были написаны код и доступен для нас! С вкладом кода других людей мы можем играть с моделями глубокого обучения на очень высоком уровне, не беспокойтесь о реализации всего этого с нуля. Это делает его чрезвычайно легко для нас, чтобы начать с кодировкой глубоких моделей обучения.
Для этого руководства мы будем загружать пять пакетов, которые обычно используют глубоко обучающие практикующие:
- Tensorflow
- Керас
- Панда
- Scikit-Surve
- Matplotlib.
Первое, что мы сделаем, это создать среду Python. Окружающая среда похожа на изолированную рабочую копию Python, чтобы все, что вы делаете в своей среде (например, установка новых пакетов), не повлияют на другие среды. Хорошей практикой для создания среды для ваших проектов.
Нажмите на среды на левой панели, и вы должны увидеть такой экран:
Нажмите на кнопку «Создать» в нижней части списка. По словам всплывающей поверхности, как это должно появиться:
Назовите вашу среду и выберите Python 3.7, а затем нажмите «Создать». Это может занять несколько мгновений.
Как только это сделано, ваш экран должен выглядеть что-то подобное:
Обратите внимание, что мы создали среду «Интуитивно понятное глубокое обучение». Мы можем увидеть, какие пакеты мы установили в этой среде и их соответствующие версии.
Теперь давайте установим некоторые пакеты, которые нам нужны в нашу среду!
Первые два пакета, которые мы устанавливаем, называются Tensorflow и KERAS, которые помогают нам подключаемым кодом для глубокого обучения.
На Anaconda Navigator, нажмите на раскрывающееся меню, где в настоящее время он говорит «Установлен» и выберите «Не установлен»:
Целый список пакетов, которые вы не установили, появится так:
Ищите «Tensorflow» и нажмите флажок для «KERAS», так и «Tensorflow». Затем нажмите «Применить» в правом нижнем углу вашего экрана:
Поп-вверх должен выглядеть так:
Нажмите Применить и ждать нескольких минут. Как только это сделано, у нас будет Keras и Tensorflow, установленные в нашей среде!
Используя тот же метод, давайте установим пакеты Pandas ‘, «Scikit-Tearn» и «MATPLOTLIB». Это общие пакеты, которые данные ученые используют для обработки данных, а также для визуализации приятных графиков в ноутбуке Jupyter.
Это то, что вы должны увидеть на навигаторе Anaconda для каждой из пакетов.
Пандас:
Scikit – учись:
Matplotlib:
Как только это будет сделано, вернитесь к «Дом» на левой панели анакон навигатора. Вы должны увидеть такой экран, где он говорит «Приложения на интуитивно-глубоко-обучении» наверху:
Теперь мы должны установить ноутбук Jupyter в этой среде. Поэтому щелкните зеленую кнопку «Установить» под логотипом ноутбука Jupyter. Это займет несколько моментов (снова). Как только это будет сделано Установка, панель ноутбука Jupyter должна выглядеть следующим образом:
Нажмите на запуск, и приложение Jupyter Notebook должно открыть.
Создайте ноутбук и введите эти пять фрагментов кода и нажмите Alt-Enter. Этот код сообщает ноутбуку, что мы будем использовать пять пакетов, которые вы установили с навигатором AnaConda ранее в руководстве.
import tensorflow as tf
import keras
import pandas
import sklearn
import matplotlib
Если нет ошибок, потом поздравляю – у вас все установлено правильно:
Теперь, когда у нас все настроено, мы начнем строить нашу первую нейронную сеть здесь:
Создайте свою первую нейронную сеть, чтобы предсказать цены на дом с Керами Пошаговая полная руководство для начинающих для создания вашей первой нейронной сети в пару строк кода, как глубокая … Medium.com.
Если у вас есть какие-либо проблемы с любым из шагов, пожалуйста, не стесняйтесь комментировать ниже, и я помогу вам!
Об авторе:
Привет там, я Джозеф ! Я недавно окончил Стэнфордский университет, где я работал с Andrew NG в STANFORD Машина Обучение Группа Отказ Я хочу сделать глубокие концепции обучения так же интуитивным и так же легко понятно, насколько это возможно, что мотивировало мою публикацию: Интуитивное глубокое обучение Отказ