Python Deep Learning - Environnement

Dans ce chapitre, nous allons en apprendre davantage sur l'environnement configuré pour Python Deep Learning. Nous devons installer les logiciels suivants pour créer des algorithmes d'apprentissage en profondeur.

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

Il est fortement recommandé que Python, NumPy, SciPy et Matplotlib soient installés via la distribution Anaconda. Il est livré avec tous ces packages.

Nous devons nous assurer que les différents types de logiciels sont correctement installés.

Allons à notre programme de ligne de commande et saisissez la commande suivante -

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

Ensuite, nous pouvons importer les bibliothèques requises et imprimer leurs versions -

import numpy
print numpy.__version__

Production

1.14.2

Installation de Theano, TensorFlow et Keras

Avant de commencer l'installation des packages - Theano, TensorFlow et Keras, nous devons confirmer si le pipest installé. Le système de gestion de paquets dans Anaconda s'appelle le pip.

Pour confirmer l'installation de pip, tapez ce qui suit dans la ligne de commande -

$ pip

Une fois l'installation de pip confirmée, nous pouvons installer TensorFlow et Keras en exécutant la commande suivante -

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

Confirmez l'installation de Theano en exécutant la ligne de code suivante -

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

Production

1.0.1

Confirmez l'installation de Tensorflow en exécutant la ligne de code suivante -

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

Production

1.7.0

Confirmez l'installation de Keras en exécutant la ligne de code suivante -

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

Production

2.1.5