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.
Vì vậy, đây là hướng dẫn cho bạn trên đường đi
Các công cụ bạn cần để chạy mã Python
Trước 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
- Công cụ Python
- Visual Studio
- PyCharm
- Trình soạn thảo văn bản tuyệt vời
- Trăn Anaconda
- Miniconda
- Máy tính xách tay Jupyter
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
- Đầu tiên, có thể khó thiết lập môi trường máy học python trên một số nền tảng.
- Và thứ hai, nếu chúng ta cần cài đặt một công cụ python và sau đó cài đặt các gói cần thiết khác. Đây có thể là một nhiệm vụ khó hiểu đối với người dùng mới bắt đầu
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?
- Nếu bạn cài Miniconda thì không cần quan tâm đến dung lượng bộ nhớ
- Mặt khác, đối với Anaconda, bạn cần tối thiểu 5GB dung lượng bộ nhớ. Nếu không, máy tính của bạn sẽ không phản hồi. Hoặc chương trình của bạn sẽ không hoạt động bình thường trên máy tính của bạn
Đầu tiên, hãy xem các yêu cầu hệ thống để cài đặt Anaconda và Miniconda
Yêu cầu hệ thống để cài đặt Anaconda
Để thiết lập Anaconda trên máy tính của bạn, trước tiên hãy kiểm tra các yêu cầu hệ thống sau.
#1 Hệ điều hành
Windows 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 thống
Windows- 64-bit x86, 32-bit x86;
#3 Yêu cầu về không gian
Cần 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 Miniconda
Yêu 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 Miniconda
Trước 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
- Các bước này phổ biến đối với Nền tảng Windows, Mac OS X và Linux
- Nhưng chỉ có một sự khác biệt duy nhất khi chúng ta sử dụng hệ thống Windows. Ở đó chúng ta cần mở một dấu nhắc lệnh và viết lệnh tương ứng
- Và đối với Mac OS X hoặc Linux, chúng ta cần mở một thiết bị đầu cuối và viết các lệnh tương ứng
Tải xuống và chạy Thiết lập cho Anaconda- Môi trường Python cho Machine Learning
1. Tải xuống thiết lập Anaconda từ trang web của nó
- Mở liên kết Gói Anaconda trên bất kỳ trình duyệt nào
- Nhấp vào nút Tải xuống
- Chọn Trình cài đặt Anaconda 32 bit hoặc 64 bit theo yêu cầu nền tảng của bạn [Windows, OS X, Linux]
2. Chạy thiết lập Anaconda
- Để chạy thiết lập Anaconda, nhấp đúp vào thiết lập Anaconda đã tải xuống. Bạn cũng có thể thực hiện việc này bằng cách nhấp chuột phải vào thiết lập. Sau đó chạy nó với tư cách là quản trị viên
- Sau đó làm theo hướng dẫn cho đến nút kết thúc
Tải xuống và chạy cài đặt cho Minic
Môi trường Conda-Python cho Machine Learning
1. Tải xuống thiết lập Miniconda từ trang web của nó
- Mở link Miniconda Package trên mọi trình duyệt
- Nhấp vào liên kết Trình cài đặt Miniconda theo nền tảng của bạn [Windows, OS X, Linux]
- Nhấp vào Python phiên bản 2 hoặc 3 để có liên kết Trình cài đặt 32 bit hoặc 64 bit theo yêu cầu nền tảng của bạn [Windows, OS X, Linux]
2. Chạy thiết lập Miniconda
- Để chạy thiết lập Miniconda
- Nhấp đúp chuột vào thiết lập Miniconda đã tải xuống [hoặc]
- Nhấp chuột phải vào thiết lập và chạy nó với tư cách quản trị viên
Sau đó làm theo hướng dẫn cho đến nút kết thúc.
Ghi chú.
Để chạy thiết lập trong Mac OS X hoặc Linux/Ubuntu, chúng ta cũng có thể sử dụng thiết bị đầu cuối.
Ví dụ: cài đặt Anaconda trên Linux/Ubuntu
- Anaconda/ Miniconda Các bước chạy cho Windows
Cách xác minh cài đặt Anaconda / Miniconda
1. các cửa sổ
Chúng tôi có thể kiểm tra Cài đặt Anaconda / Miniconda trên windows theo hai cách
- Mở dấu nhắc lệnh hệ thống và viết lệnh dưới dạng conda
- Mở lời nhắc Anaconda từ các tùy chọn menu hệ thống bằng cách tìm kiếm anaconda trong tab tìm kiếm
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. Mac
Chúng tôi có thể kiểm tra Cài đặt Anaconda / Miniconda trên Mac theo hai cách
- Mở một thiết bị đầu cuối và viết lệnh dưới dạng conda
- Mở các tìm kiếm nổi bật và viết Anaconda để mở thiết bị đầu cuối Anaconda
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. Linux
Chúng ta có thể kiểm tra Cài đặt Anaconda/Miniconda trên Linux – Ubuntu theo hai cách
- Mở ứng dụng —> Công cụ hệ thống —> Thiết bị đầu cuối và viết lệnh dưới dạng conda cho Linux-CentOS [hoặc]
- Mở Dash bằng cách nhấp vào Biểu tượng Ubuntu phía trên bên trái — > Nhập terminal và viết lệnh dưới dạng conda cho Linux-Ubuntu
- Sau đó, mở thanh tìm kiếm của Linux và viết Anaconda để mở thiết bị đầu cuối Anaconda
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
- Chúng ta có thể kiểm tra các gói Anaconda/Miniconda bằng cách viết các lệnh dưới dạng danh sách conda trong dấu nhắc lệnh của hệ thống/Anaconda
Cách cập nhật Anaconda và Miniconda
Chúng tôi có thể xác nhận môi trường conda được cập nhật bằng cách viết các lệnh dưới dạng
- conda cập nhật conda cho miniconda
- conda cập nhật anaconda cho Anaconda
Cách cài đặt thư viện Python bổ sung trong Anaconda/Miniconda
Chúng 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
- conda install [or]
- conda install -c anaconda = in the system/Anaconda command prompt
Thí dụ. conda cài đặt numpy scipy pandas máy ảnh tensorflow scikit-learning
Cách xóa thư viện trong Anaconda/Miniconda
cú pháp
To remove any python libraries, we use commands such as conda remove in the system/Anaconda command prompt.
Thí dụ
conda loại bỏ numpy
Cách tìm kiếm thư viện trong Anaconda/Miniconda
Để 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 in Anaconda Prompt.
Cách cập nhật thư viện trong Anaconda Prompt
Chúng 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
- conda update
- conda update =
Thí dụ.
- cập nhật conda scikit-learning
- cập nhật conda scikit-learn=0. 18. 1
Cách cài đặt Jupyter Notebook trong Anaconda Prompt
Để 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 luận
Học 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
- Chương trình phát triển Fullstack
- Chương trình khoa học dữ liệu tổng thể được chứng nhận IIT-M
- Chương trình tự động hóa và thử nghiệm
- Master Cyber Security and Ethical Hacking Program
Học viên của chúng tôi làm việc tại
Khóa học phổ biến của chúng tôi
Chia sẻ bài đăng này
Tiểu sử tác giả
Ram Kumar
Lớp học trực tiếp của chúng tôi
Chương 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-M
Tìm hiểu Python, Machine Learning, NLP, Tableau, PowerBI, v.v.
Chương trình tự động hóa và thử nghiệm
Tìm hiểu Selenium, Python, Java, Jenkins, Jmeter, Kiểm tra API và hơn thế nữa
Chương trình hack an ninh mạng & đạo đức
Tìm 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 quan
10 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