Een op Python gebaseerde machine-leeromgeving installeren in Windows 10

Een eenvoudige handleiding om aan de slag te gaan met machine learning

Foto door Ahmad Dirini op Unsplash

Doel: een op Python gebaseerde omgeving installeren voor machine learning.

De volgende instructies zijn op internet verzameld en geschreven voor een Windows 10-besturingssysteem. Laatst getest op 02/09/2019.

Overzicht

Toen ik voor het eerst met machine learning begon, kostte het me een paar uur om erachter te komen hoe ik mijn Python-omgeving goed kon instellen. Uit frustratie besloot ik dit bericht te schrijven om iedereen te helpen door het proces te gaan. We beginnen met het installeren van Anaconda Navigator waarmee we onafhankelijke omgevingen kunnen creëren, dit komt erg handig. Bovendien kunnen we met Anaconda gemakkelijk compatibele Python-modules installeren met zeer eenvoudige opdrachten. Ten slotte kunnen we Anaconda gebruiken om Spyder te krijgen - een wetenschappelijke Python-ontwikkelomgeving. Als u de onderstaande stapsgewijze procedure volgt, hebt u Tensorflow, Keras en Scikit-learn in een mum van tijd geïnstalleerd.

Anaconda krijgen

Om te beginnen met het bouwen van uw machine learning (ML) -modellen met Python, zullen we beginnen met het installeren van Anaconda Navigator. Anaconda biedt een efficiënte en gemakkelijke manier om Python-modules op uw machine te installeren. Dus laten we beginnen.

  1. Download en installeer de nieuwste versie van Anaconda Navigator voor uw besturingssysteem.

2. Ga verder met de installatiewizard maar sla de stap over waar u VS moet downloaden en installeren, we zullen dit later doen. Zorg er bovendien voor dat u Anaconda Navigator voor een enkele gebruiker installeert. Op het moment dat deze reeks instructies werd geschreven, zorgde het installeren van VS met de installatiewizard ervoor dat mijn Anaconda-installatie mislukte. Bovendien kan het installeren van Anaconda voor alle gebruikers tot problemen leiden. Je kunt bijvoorbeeld geen modules installeren omdat Anaconda niet de benodigde rechten heeft.

Zorg ervoor dat u Anaconda installeert bij de huidige gebruiker, anders kunt u onderweg problemen tegenkomen.Sla deze stap over. We zullen het zo gedaan krijgen.

3. Start Anaconda Navigator en selecteer het tabblad Start. Dit moet standaard worden geselecteerd. Zoek het VS-codepaneel en klik op de knop Installeren. Dit duurt een minuut of twee.

Nadat u VS-code hebt geïnstalleerd, ziet u een startknop onder het paneel VS-code.

Introductie Keras en Tensorflow

Nu we Anaconda hebben geïnstalleerd, laten we Keras en Tensorflow in onze machine krijgen.

4. Sluit Anaconda Navigator en start Anaconda Prompt. Start de Anaconda-prompt door ernaar te zoeken in de Windows-zoekbalk. De volgende terminal zou moeten openen. Merk op dat dit opent in de basis Anaconda-omgeving.

5. Download Python naar een versie die compatibel is met Keras & Tensorflow. Anaconda gaat op zoek naar alle compatibele modules voor Python 3.6. Dit kan een paar minuten duren. Gebruik de volgende opdracht om te downgraden naar Python 3.6:

conda install python = 3.6

Nadat de omgeving is opgelost, toont Anaconda je alle pakketten die worden gedownload.

6. Maak een nieuwe conda-omgeving waar we onze modules zullen installeren om onze modellen met behulp van de GPU te bouwen. Voer hiervoor de volgende opdracht uit:

conda create --naam PythonGPU

Opmerking: zorg ervoor dat u een grafische kaart van NVIDIA hebt. Als dit niet het geval is, installeert u de CPU-versie van Keras.

Als u in plaats daarvan uw CPU wilt gebruiken, voert u de volgende opdracht uit:

conda create --naam PythonCPU

Volg de instructies op de terminal. Conda-omgevingen geven de gebruiker de vrijheid om zeer specifieke modules te installeren die onafhankelijke habitats zijn. Persoonlijk heb ik twee omgevingen gemaakt. Een waar ik mijn modellen kan bouwen met behulp van de CPU en de andere waar ik mijn modellen kan bouwen met behulp van de GPU. Voor meer informatie over conda-omgevingen raad ik u aan de officiële documentatie te bekijken.

7. Gebruik de conda-omgeving die zojuist is gemaakt:

activeer PythonGPU of activeer PythonCPU

Om de omgeving te deactiveren:

conda deactiveren

Schakel de omgeving nog niet uit, we staan ​​op het punt alle goede dingen te installeren.

8. Voer de volgende opdracht uit om Keras & Tensorflow GPU-versies te installeren, de modules die nodig zijn om onze modellen met onze GPU te maken:

conda install -c anaconda keras-gpu

Als u uw CPU wilt gebruiken om modellen te bouwen, voert u in plaats daarvan de volgende opdracht uit:

conda installeer -c anaconda keras

Er zal veel computerwerk gebeuren. Zodra de waanzin stopt, kunnen we verder gaan. Sluit nog niets.

Spyder en andere Python-pakketten verkrijgen voor machinaal leren / diep leren

Nu wilt u misschien wat software om uw Python-scrips te schrijven en uit te voeren. Je kunt Vim altijd gebruiken om je Python-scrips te schrijven en te bewerken en een andere terminal open hebben om ze uit te voeren. Je mist echter alle coole functies die Spyder te bieden heeft.

9. Installeer Spyder.

conda installeer spyder

10. Installeer Panda's. Panda's is een bibliotheek die buitengewoon krachtig is en waarmee u eenvoudig gegevens kunt lezen, bewerken en visualiseren.

conda installeert -c anaconda panda's

Als u Excel-bestanden met Panda's wilt lezen, voert u de volgende opdrachten uit:

conda install -c anaconda xlrd

conda install -c anaconda xlwt

11. Installeer de Seaborn-bibliotheek. Seaborn is een geweldige bibliotheek waarmee u uw gegevens gemakkelijk kunt visualiseren.

conda installeer -c anaconda seaborn

12. Om scikit-learn te installeren.

conda installeren -c anaconda scikit-learn

13. Installeer Pillow om afbeeldingen te verwerken

conda kussen installeren

Ontbrekende modules toevoegen

U zou nu comfortabel moeten zijn om modules te installeren met behulp van het conda-commando. Als u een specifieke module nodig heeft, kunt u Google eenvoudigweg volgens de volgende regels gebruiken:

Anaconda LibraryNameYouWant Installeren

Zoek op internet als u problemen ondervindt. Hoogstwaarschijnlijk bent u niet de eerste die een bepaalde fout tegenkomt.

Spyder starten en controleren of alle modules correct zijn geïnstalleerd

Om Spyder te starten, activeert u eerst de gewenste conda-omgeving (PythonCPU of PythonGPU) en voert u de volgende opdracht uit:

spyder

Om ervoor te zorgen dat alles correct is geïnstalleerd, voert u de volgende coderegels uit op de python-console:

import numpy as np # Voor numerieke snelle numerieke berekeningen
matplotlib.pyplot importeren als plt # Voor het maken van plots
panda's importeren als pd # Aanbiedingen voor gegevens
seaborn importeren als sns # Maakt prachtige plots
van sklearn.preprocessing import StandardScaler # Sklearn testen
import tensorflow # Importeert tensorflow
import keras # Importeert keras

Als u geen ModuleImport-fouten ziet, bent u nu klaar om modellen op basis van machine learning te bouwen met Keras, Tensorflow en Scikit-Learn.

Je kunt me vinden op LinkedIn.