Python深度学习 - 环境

Python深度学习环境 - 从简单和简单的步骤学习Python深度学习，从基本到高级概念，包括简介，环境，基本机器学习，人工神经网络，深度神经网络，基础知识，训练神经网络，计算图形，应用程序，图书馆和框架，实施。

在本章中，我们将了解为Python深度学习设置的环境.我们必须安装以下软件来制作深度学习算法.

强烈建议通过Anaconda发行版安装Python，NumPy，SciPy和Matplotlib.它附带所有这些软件包.

我们需要确保正确安装不同类型的软件.

让我们来看看我们的命令行程序并输入以下命令 :

$ pythonPython 3.6.3 |Anaconda custom (32-bit)| (default, Oct 13 2017, 14:21:34)[GCC 7.2.0] on linux

接下来，我们可以导入所需的库和打印他们的版本 :

  import numpy  print numpy .__ version__

  1.14.2

安装Theano，TensorFlow和Keras

在我们开始安装包装之前 : 去; Theano，TensorFlow和Keras，我们需要确认是否安装了 pip . Anaconda中的包管理系统称为pip.

要确认pip的安装，请在命令行中输入以下内容 :

  $ pip

一旦确认了pip的安装，我们可以通过执行以下命令 : 来安装TensorFlow和Keras;

  $ pip install theano  $ pip install tensorflow  $ pip install keras

通过执行以下代码行确认Theano的安装 :

  $ python -c"import theano:print(theano .__ version__)"

  1.0 .1

通过执行以下代码行确认安装Tensorflow :

  $ python -c"import tensorflow:print tensorflow .__ version__"

  1.7.0

通过执行以下代码行确认安装Keras :

$python –c "import keras: print keras.__version__"Using TensorFlow backend

  2.1.5