Thiết lập môi trường python cho machine learning và deep learning
Bạn đang gặp khó khăn trong việc thiết lập môi trường Python cho Machine Learning? . Nhưng đôi khi việc cài đặt nó có thể hơi phức tạp đối với người mới bắt đầu. Show
Vì vậy, đây là hướng dẫn cho bạn trên đường đi Các công cụ bạn cần để chạy mã PythonTrước khi cài đặt python và thiết lập Môi trường python, hãy xem các công cụ python được sử dụng để chạy mã python Các công cụ sau được sử dụng để chạy mã python
Bạn có thể dễ dàng tải xuống bất kỳ thứ nào ở trên từ các liên kết được đề cập ở trên. Chỉ cần cài đặt trực tiếp bằng cách nhấp đúp vào thiết lập đã tải xuống. Và sau đó làm theo hướng dẫn cho đến nút kết thúc Bạn có thể sử dụng bất kỳ cách nào ở trên để viết và chạy tập lệnh Python. Tuy nhiên, đối với Phân tích dữ liệu, lập trình Machine Learning và Deep Learning, chúng ta phải sử dụng Anaconda hoặc Miniconda vì
Cái nào tốt hơn cho máy tính của bạn?Trước khi chúng tôi bắt đầu thiết lập Miniconda hoặc Anaconda, trước tiên bạn phải hiểu đâu sẽ là lựa chọn tốt cho máy tính của mình?
Đầu tiên, hãy xem các yêu cầu hệ thống để cài đặt Anaconda và Miniconda Yêu cầu hệ thống để cài đặt AnacondaĐể thiết lập Anaconda trên máy tính của bạn, trước tiên hãy kiểm tra các yêu cầu hệ thống sau. #1 Hệ điều hànhWindows 8 trở lên, macOS 10 64 bit. 13 trở lên, Linux bao gồm Ubuntu, RedHat, CentOS 6 trở lên Nếu hệ điều hành của bạn cũ hơn, bạn có thể tìm các phiên bản cũ hơn của trình cài đặt Anaconda tại đây #2 Kiến trúc hệ thốngWindows- 64-bit x86, 32-bit x86; #3 Yêu cầu về không gianCần có dung lượng đĩa tối thiểu 5 GB để tải xuống và cài đặt. Nếu bạn có ít dung lượng hơn, bạn có thể cài đặt Miniconda thay vì Anaconda. Các lệnh tương tự cho cả hai Yêu cầu hệ thống để cài đặt MinicondaYêu cầu hệ thống trên cũng được áp dụng cho Miniconda không bao gồm dung lượng bộ nhớ Các bước thiết lập môi trường Python cho Anaconda và MinicondaTrước khi đi sâu vào các bước thiết lập môi trường python cho Anaconda và Miniconda, chúng ta hãy xem các quy trình cơ bản của hệ điều hành
Tải xuống và chạy Thiết lập cho Anaconda- Môi trường Python cho Machine Learning1. Tải xuống thiết lập Anaconda từ trang web của nó
2. Chạy thiết lập Anaconda
Tải xuống và chạy cài đặt cho MinicMôi trường Conda-Python cho Machine Learning1. Tải xuống thiết lập Miniconda từ trang web của nó
2. Chạy thiết lập Miniconda
Sau đó làm theo hướng dẫn cho đến nút kết thúc. Ghi chú. Ví dụ: cài đặt Anaconda trên Linux/Ubuntu
Cách xác minh cài đặt Anaconda / Miniconda1. các cửa sổChúng tôi có thể kiểm tra Cài đặt Anaconda / Miniconda trên windows theo hai cách
Ghi chú. Không sử dụng Miniconda và Anaconda cùng nhau. Chúng ta có thể kiểm tra phiên bản conda bằng cách viết lệnh dưới dạng conda -V trong dấu nhắc hệ thống/Anaconda 2. MacChúng tôi có thể kiểm tra Cài đặt Anaconda / Miniconda trên Mac theo hai cách
Ghi chú. Các bước cài windows từ win 3 đến win 7 giống Mac OS X. Nhưng chỉ sử dụng tìm kiếm trong thiết bị đầu cuối và đèn chiếu thay vì dấu nhắc lệnh và thanh tìm kiếm của cửa sổ tương ứng 3. LinuxChúng ta có thể kiểm tra Cài đặt Anaconda/Miniconda trên Linux – Ubuntu theo hai cách
Ghi chú. Các bước cài đặt windows từ 3 đến 7 giống với Linux/Ubuntu. Nhưng chỉ sử dụng thiết bị đầu cuối và tab tìm kiếm tương ứng thay vì dấu nhắc lệnh và thanh tìm kiếm của cửa sổ tương ứng Cách kiểm tra chi tiết gói Anaconda/ Miniconda
Cách cập nhật Anaconda và MinicondaChúng tôi có thể xác nhận môi trường conda được cập nhật bằng cách viết các lệnh dưới dạng
Cách cài đặt thư viện Python bổ sung trong Anaconda/MinicondaChúng ta có thể thêm bất kỳ tệp thư viện máy học, học sâu và khoa học dữ liệu nào vào Anaconda/Miniconda bằng cách sử dụng hai trình quản lý gói là pip và conda. cú pháp Để cài đặt bất kỳ thư viện python bổ sung nào bằng cách sử dụng conda, chúng tôi sử dụng lệnh như
Thí dụ. conda cài đặt numpy scipy pandas máy ảnh tensorflow scikit-learning Cách xóa thư viện trong Anaconda/Minicondacú pháp To remove any python libraries, we use commands such as conda remove Thí dụ conda loại bỏ numpy Cách tìm kiếm thư viện trong Anaconda/MinicondaĐể tìm kiếm bất kỳ thư viện python nào, chúng tôi sử dụng lệnh dưới dạng tìm kiếm conda *tên thư viện* trong dấu nhắc lệnh hệ thống/Anaconda Thí dụ. tìm kiếm conda *numpy* When some packages aren’t available with conda, we can use pip to install them by writing the command as ‘pip install Cách cập nhật thư viện trong Anaconda PromptChúng tôi có thể dễ dàng cập nhật bất kỳ tệp thư viện nào theo yêu cầu của chúng tôi. Điều này có thể đạt được bằng cách viết các lệnh dưới đây trong dấu nhắc hệ thống/Anaconda cú pháp Bạn có thể sử dụng một trong hai cách sau
Thí dụ.
Cách cài đặt Jupyter Notebook trong Anaconda PromptĐể viết tập lệnh python, chúng ta cần sổ ghi chép jupyter hoặc bất kỳ trình soạn thảo văn bản python nào khác. Sau đó khởi chạy Jupyter Notebook bằng cách cài đặt nó. Để cài đặt nó, hãy sử dụng lệnh như conda install jupyter notebook in system/Anaconda Prompt Bây giờ, để chạy Jupyter Notebook Server, hãy mở lại dấu nhắc hệ thống/Anaconda. Và viết lệnh dưới dạng jupyter notebook (HOẶC) Tìm kiếm jupyter Notebook tại thanh tìm kiếm. Sau đó nhấp vào vỏ Jupyter Notebook (Xem hình ảnh bên dưới có mũi tên màu xanh) Sau khi chạy máy chủ, sổ ghi chép jupyter sẽ mở trong trình duyệt mặc định của bạn Bạn có thể viết chương trình python đầu tiên của mình bằng cách chọn python 3 tại danh sách thả xuống Mới của sổ ghi chép jupyter Sự kết luậnHọc máy thường được sử dụng trong các công cụ tìm kiếm. Chúng được sử dụng trong quá trình lọc email để loại bỏ rác và các trang web để thực hiện các đánh giá được cá nhân hóa. Ngoài ra, trong các công cụ tài chính để phát hiện các giao dịch mua đáng ngờ. Machine Learning cũng có mặt trong nhiều ứng dụng trên nhiều thiết bị khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói Đến đây, thiết lập của bạn đã hoàn tất. Bây giờ bạn có thể tận hưởng triển vọng của Máy học Mâu liên hệ
Tên Không có điện thoại. Quan tâm Nộp Bằng cách nhấp vào 'Gửi', bạn Đồng ý với Điều khoản & Điều kiện của Guvi Các khóa học thịnh hành của chúng tôi
Học viên của chúng tôi làm việc tại Khóa học phổ biến của chúng tôi
Tiểu sử tác giảRam Kumar Lớp học trực tiếp của chúng tôiChương trình phát triển ngăn xếp đầy đủ (FSD)Tìm hiểu Javascript, HTML, CSS, Java, Cấu trúc dữ liệu, MongoDB, v.v. Chương trình khoa học dữ liệu & lập trình nâng cao IIT-MTìm hiểu Python, Machine Learning, NLP, Tableau, PowerBI, v.v. Chương trình tự động hóa và thử nghiệmTìm hiểu Selenium, Python, Java, Jenkins, Jmeter, Kiểm tra API và hơn thế nữa Chương trình hack an ninh mạng & đạo đứcTìm hiểu Mạng, Kiểm tra bảo mật, IAM, Quản lý truy cập, v.v. Đợi đã, Đừng bỏ lỡ Cập nhật mới từ GUVI.Nhận khóa học của bạn ngay bây giờ
Tên Điện thoại Gửi Những bài viết liên quan10 công ty tốt nhất về khoa học dữ liệu ở Ấn Độ. 2022 Các công ty tốt nhất về Khoa học dữ liệu ở Ấn Độ và trên toàn thế giới liên quan đến sự kết hợp giữa toán học, thống kê, nhân tạo 10 tháng 6 năm 2022 Miễn bình luận 10 cuốn sách Python hay nhất dành cho người mới bắt đầu và nâng cao (Liên kết có thể tải xuống) Từ năm 1991, Python đã trở thành thứ không thể thiếu trong thế giới lập trình. Hầu như không có bất kỳ ngôn ngữ linh hoạt nào để thúc đẩy khoa học dữ liệu, Đọc thêm "11 tháng 8 năm 2022 Miễn bình luận 10 hạn chế phổ biến trong kiểm thử tự động Tự động hóa khá hấp dẫn vì nó làm giảm các nỗ lực thủ công của quy trình kiểm tra thủ công. Tự động hóa thực sự tăng tốc toàn bộ Anaconda có tốt cho việc học sâu không?Bản phân phối Anaconda là một nền tảng mã nguồn mở và miễn phí dành cho các ngôn ngữ lập trình Python/R. Nó có thể dễ dàng cài đặt trên mọi hệ điều hành như Windows, Linux và MAC OS. Nó cung cấp hơn 1500 gói khoa học dữ liệu Python/R phù hợp để phát triển các mô hình học máy và học sâu .
Anaconda có cần thiết cho máy học không?Bạn có thể coi Anaconda là kho phần cứng của các công cụ khoa học dữ liệu. Tải xuống máy tính của bạn và nó sẽ mang theo các công cụ (gói) bạn cần để thực hiện nhiều công việc về khoa học dữ liệu hoặc máy học . Nếu nó không có gói bạn cần, giống như cửa hàng phần cứng, bạn có thể đặt hàng tại (tải xuống).
IDE tốt nhất để học sâu là gì?6 IDE Python tốt nhất cho Khoa học dữ liệu & Máy học [2022] . gián điệp. Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi Thonny. Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi JupyterLab PyCharm Mã trực quan Raspberry Pi có thể xử lý việc học sâu không?Bạn không thể đào tạo mô hình học sâu trên Raspberry Pi hoặc một giải pháp thay thế . Không nếu bạn chưa lên kế hoạch cho một chuyến đi vòng quanh thế giới. Các bảng thiếu khả năng máy tính để thực hiện số lượng lớn các phép cộng dấu chấm động cần thiết trong quá trình đào tạo. |