Python 机器学习第一章环境配置图解流程

前言

本文主要是分享一下机器学习初期，基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。

Anaconda安装

anaconda官方链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

点击Get Started

点击Download Anaconda installers

根据自己的操作系统，下载对应的安装包。

安装anaconda

一路点下去，安装完成。

使用conda配置python3.6环境

目前python3比较稳定的版本为3.6，通过anaconda构建一个python3的虚拟环境。

首先我们看一下base环境的python版本。点开windows的搜索栏，输入anaconda，打开Anaconda Prompt。

输入命令

conda create -n pytorch python=3.6

构建一个叫pytorch的虚拟环境。并且激活环境，输入一下命令。

Spyder配置与使用

Pycharm整体来看还是python最好的IDE，Spyder是Anaconda提供的IDE，是我认为在编辑一些简单程序、或者调试程序比较好用的IDE。这里推荐一下。

打开Anaconda Navigator。

升级一下，并且切换一下我们刚刚激活的pytorch环境。

打开Spyder

可以选中部分代码，按F9，只执行选中的代码块，很适合调试。

安装PyTorch

登入PyTorch官网：PyTorch

选择操作系统，cuda模式，复制安装命令。

Anaconda Prompt激活pytorch环境，执行命令。慢慢等安装吧。

如果你发现安装很慢的话，建议给anaconda添加国内源。而且我不建议是清华源，因为太卡了。这里推荐一下北外的源。具体操作如下：

打开用户目录下的.condarc文件，更新成为如下内容。

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

命令行中执行命令清理缓存。

conda clean -i

安装完成之后，查看pytorch版本。

conda list

总结

基本环境已经搭好了，找个模型玩玩吧。

如果本文对你有帮助的话，点个赞吧。

到此这篇关于Python 机器学习第一章环境配置图解流程的文章就介绍到这了,更多相关Python 机器学习内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python机器学习多层感知机原理解析

    Python机器学习多层感知机原理解析

    目录 隐藏层 从线性到非线性 激活函数 ReLU函数 sigmoid函数 tanh函数 隐藏层 我们在前面描述了仿射变换,它是一个带有偏置项的线性变换.首先,回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构.该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出,然后进行softmax操作.如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关,那么这种方法就足够了.但是,仿射变换中的线性是一个很强的假设. 我们的数据可能会有一种表示,这种表示会考虑到我们的特征之间的相关交互作用.在此表示的基础上建立

  • Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之京东评论分类

    Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之京东评论分类

    目录 概述 RNN 权重共享 计算过程 LSTM 阶段 数据介绍 代码 预处理 主函数 概述 从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁. RNN RNN (Recurrent Neural Network), 即循环神经网络. RNN 相较于 CNN, 可以帮助我们更好的处理序列信息, 挖掘前后信息之间的联系. 对于 NLP 这类的任务, 语料的前后概率有极大的联系. 比如: "明天

  • Python机器学习利用随机森林对特征重要性计算评估

    Python机器学习利用随机森林对特征重要性计算评估

    目录 1 前言 2 随机森林(RF)简介 3 特征重要性评估 4 举个例子 5 参考文献 1 前言 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能,因此,随机森林也被誉为"代表集成学习技术水平的方法". 2 随机森林(RF)简介 只要了解决策树的算法,那么随机森林是相当容易理解的.随机森林的算法可以用如下几个步骤概括: 1.用有抽样放回的方法(bootstrap)从样本集中选取n个样本作为一个

  • Python机器学习pytorch交叉熵损失函数的深刻理解

    Python机器学习pytorch交叉熵损失函数的深刻理解

    目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结 说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉,大多数情况下都是直接拿来使用就好.但是它是怎么来的?为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值?上面的交叉熵函数是否有其它变种? 1.交叉熵损失函数的推导 我们知道,在二分类问题模型:例如逻辑回归「Logistic Regression」.神经网络「Neural Ne

  • Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之Seq2seq的用法

    Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之Seq2seq的用法

    概述 从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁. Seq2seq Seq2seq 由 Encoder 和 Decoder 两个 RNN 组成. Encoder 将变长序列输出, 编码成 encoderstate 再由 Decoder 输出变长序列. Seq2seq 的使用领域: 机器翻译: Encoder-Decoder 的最经典应用 文本摘要: 输入是一段文本序列, 输出是这段文本

  • python机器学习实现神经网络示例解析

    python机器学习实现神经网络示例解析

    目录 单神经元引论 参考 多神经元 单神经元引论 对于如花,大美,小明三个因素是如何影响小强这个因素的. 这里用到的是多元的线性回归,比较基础 from numpy import array,exp,dot,random 其中dot是点乘 导入关系矩阵: X= array ( [ [0,0,1],[1,1,1],[1,0,1],[0,1,1]]) y = array( [ [0,1,1,0]]).T ## T means "transposition" 为了满足0到1的可能性,我们采用

  • Python机器学习pytorch模型选择及欠拟合和过拟合详解

    Python机器学习pytorch模型选择及欠拟合和过拟合详解

    目录 训练误差和泛化误差 模型复杂性 模型选择 验证集 K折交叉验证 欠拟合还是过拟合? 模型复杂性 数据集大小 训练误差和泛化误差 训练误差是指,我们的模型在训练数据集上计算得到的误差. 泛化误差是指,我们将模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多的数据样本时,我们模型误差的期望. 在实际中,我们只能通过将模型应用于一个独立的测试集来估计泛化误差,该测试集由随机选取的.未曾在训练集中出现的数据样本构成. 模型复杂性 在本节中将重点介绍几个倾向于影响模型泛化的因素: 可调整参数的数量.当可调

  • Python 机器学习第一章环境配置图解流程

    Python 机器学习第一章环境配置图解流程

    前言 本文主要是分享一下机器学习初期,基本的环境搭建.也适用于其他python工程化项目环境搭建.都差不多. Anaconda安装 anaconda官方链接:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 点击Get Started 点击Download Anaconda installers 根据自己的操作系统,下载对应的安装包. 安装anaconda 一路点下去,安装完成. 使用conda配置python3.6环境 目前py

  • Python连接Oracle之环境配置、实例代码及报错解决方法详解

    Python连接Oracle之环境配置、实例代码及报错解决方法详解

    Oracle Client 安装 1.环境 日期:2019年8月1日 公司已经安装好Oracle服务端 Windows版本:Windows10专业版 系统类型:64位操作系统,基于x64的处理器 Python版本:Python 3.6.4 :: Anaconda, Inc. 2.下载网址 https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/downloads.html 3.解压至目录 解压后(这里放D盘) 4.配置环境变量 控制

  • Python Selenium安装及环境配置的实现

    一.Python安装 Window系统下,python的安装很简单.访问python.org/download,下载最新版本,安装过程与其他windows软件类似.记得下载后设置path环境变量,然后Windows命令行就可以调用了: 二.Selenium安装 Python3.x安装后就默认就会有pip(pip.exe默认在python的Scripts路径下),使用pip安装selenium: pip install selenium 因我已安装selenium,不可重复安装. 可使用以下命令查

  • iis中ASP运行环境配置图解 IIS的安装和基本设置

    iis中ASP运行环境配置图解 IIS的安装和基本设置

    如果为了方便与简单的测试可以用简易的asp运行环境,可以到http://www.jb51.net/softs/28133.html下载,一般的网站是没问题的,如果比较复杂的就需要用iis了. 这里以win2003 iis6安装配置为主如果您的电脑没有安装iis那么需要安装,iis6.0的安装文件可以到http://www.jb51.net/softs/2176.html下载. 好,我们开始我们asp征程的第一步.任何动态语言都需要服务器的支持.这里牵涉到两个概念,一是服务器,还有一个就是与之对应

  • Python+Django在windows下的开发环境配置图解

    Python+Django在windows下的开发环境配置图解

    1         安装配置开发环境 1.1   准备安装 下载以下软件 Eclipse for C/C++ SUN JDK 1.6 不一定要1.6,1.5的也可以 Python3.1  Python2.6.4  Pythone2.5.2 mod_python-3.3.1.win32-py2.5-Apache2.2 MySQL-python-1.2.2.win32-py2.5 pysqlite-2.5.5.win32-py2.5 python.pydev.feature-1.5.0.125198

  • Win10下python 2.7与python 3.7双环境安装教程图解

    Win10下python 2.7与python 3.7双环境安装教程,具体内容如下所示: 1.python软件下载网址: https://www.python.org/downloads/windows/ 2. 安装python2.7.16 第一步双击安装包,选择你要安装的路径 第二步默认next,这里不能配置环境变量,只能安装好后手动配. 点击finish安装完成.这样python2和python3都已经安装好了. 3.安装python3.7.4 建议不要安装在系统盘,可以安装在D盘,建一个P

  • Python机器学习入门(一)序章

    Python机器学习入门(一)序章

    目录 前言 写在前面 1.什么是机器学习? 1.1 监督学习 1.2无监督学习 2.Python中的机器学习 3.必须环境安装 Anacodna安装 总结 前言 每一次变革都由技术驱动.纵观人类历史,上古时代,人类从采集狩猎社会,进化为农业社会:由农业社会进入到工业社会:从工业社会到现在信息社会.每一次变革,都由新技术引导. 在历次的技术革命中,一个人.一家企业,甚至一个国家,可以选择的道路只有两条:要么加入时代的变革,勇立潮头:要么徘徊观望,抱憾终生. 要想成为时代弄潮儿,就要积极拥抱这次智能

  • 使用virtualenv创建Python环境及PyQT5环境配置的方法

    一.写在前面 从学 Python 的第一天起,我就知道了使用 pip 命令来安装包,从学习爬虫到学习 Web 开发,安装的库越来越多,从 requests 到 lxml,从 Django 到 Flask,各种各样的库都处在一个 Python 环境之中. 这种做法对于我这种懒人来说是再适合不过的了,但是这样也是会有问题的.第一个问题在于 Pycharm 的加载速度变得慢了,因为要导入太多包了,而其中很多包对于很多程序来说根本用不上.第二个问题在于很多模块之间是有版本要求的,都需要特定的版本才能执行

  • Ubuntu 下 vim 搭建python 环境 配置

    1. 安装完整的vim # apt-get install vim-gnome 2. 安装ctags,ctags用于支持taglist,必需! # apt-get install ctags 3. 安装taglist #apt-get install vim-scripts #apt-get install vim-addon-manager # vim-addons install taglist 4. 安装pydiction(实现代码补全) #wget http://www.pythoncl

  • 全面了解Python环境配置及项目建立

    全面了解Python环境配置及项目建立

    一.安装Python Python比较稳定的两个版本是Python 3.5和Python 2.7,我用的是Python 2.7,下载地址是:https://www.python.org/downloads/,下载之后按照正常的软件安装过程安装即可. 配置Python环境变量:控制面板->系统->高级系统设置->环境变量->Path,在Path中添加python的安装路径,例如:C:\Python27:然后,一直点击 确定 or OK.python环境变量即配置完成,打开cmd,输入

随机推荐