Python Deep Learning - Umgebung

In diesem Kapitel lernen wir die Umgebung kennen, die für Python Deep Learning eingerichtet wurde. Wir müssen die folgende Software installieren, um Deep-Learning-Algorithmen zu erstellen.

• Python 2.7+
• Scipy mit Numpy
• Matplotlib
• Theano
• Keras
• TensorFlow

Es wird dringend empfohlen, Python, NumPy, SciPy und Matplotlib über die Anaconda-Distribution zu installieren. Es kommt mit all diesen Paketen.

Wir müssen sicherstellen, dass die verschiedenen Softwaretypen ordnungsgemäß installiert sind.

Gehen wir zu unserem Befehlszeilenprogramm und geben den folgenden Befehl ein:

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

Als nächstes können wir die erforderlichen Bibliotheken importieren und ihre Versionen drucken -

import numpy
print numpy.__version__

Ausgabe

1.14.2

Installation von Theano, TensorFlow und Keras

Bevor wir mit der Installation der Pakete beginnen - Theano, TensorFlow und Keras - müssen wir bestätigen, ob die pipist installiert. Das Paketverwaltungssystem in Anaconda heißt pip.

Geben Sie Folgendes in die Befehlszeile ein, um die Installation von pip zu bestätigen:

$ pip

Sobald die Installation von pip bestätigt wurde, können wir TensorFlow und Keras installieren, indem wir den folgenden Befehl ausführen:

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

Bestätigen Sie die Installation von Theano, indem Sie die folgende Codezeile ausführen:

$python –c “import theano: print (theano.__version__)”

Ausgabe

1.0.1

Bestätigen Sie die Installation von Tensorflow, indem Sie die folgende Codezeile ausführen:

$python –c “import tensorflow: print tensorflow.__version__”

Ausgabe

1.7.0

Bestätigen Sie die Installation von Keras, indem Sie die folgende Codezeile ausführen:

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

Ausgabe

2.1.5