Google Colab - Установка библиотек машинного обучения

Colab поддерживает большинство доступных на рынке библиотек машинного обучения. В этой главе давайте кратко рассмотрим, как установить эти библиотеки в записную книжку Colab.

Чтобы установить библиотеку, вы можете использовать любой из этих вариантов -

!pip install

или же

!apt-get install

Керас

Keras, написанный на Python, работает поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Это позволяет легко и быстро создавать прототипы приложений нейронных сетей. Он поддерживает как сверточные сети (CNN), так и рекуррентные сети, а также их комбинации. Он полностью поддерживает графический процессор.

Чтобы установить Keras, используйте следующую команду -

!pip install -q keras

PyTorch

PyTorch идеально подходит для разработки приложений глубокого обучения. Это оптимизированная тензорная библиотека с поддержкой графического процессора. Чтобы установить PyTorch, используйте следующую команду -

!pip3 install torch torchvision

MxNet

Apache MxNet - еще одна гибкая и эффективная библиотека для глубокого обучения. Чтобы установить MxNet, выполните следующие команды:

!apt install libnvrtc8.0
!pip install mxnet-cu80

OpenCV

OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом для разработки приложений машинного обучения. Он имеет более 2500 оптимизированных алгоритмов, которые поддерживают несколько приложений, таких как распознавание лиц, идентификация объектов, отслеживание движущихся объектов, сшивание изображений и т. Д. Эту библиотеку используют такие гиганты, как Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota. Это очень хорошо подходит для разработки приложений машинного зрения в реальном времени.

Чтобы установить OpenCV, используйте следующую команду -

!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python

XGBoost

XGBoost - это распределенная библиотека повышения градиента, которая работает в основных распределенных средах, таких как Hadoop. Это высокоэффективный, гибкий и портативный. Он реализует алгоритмы машинного обучения в рамках структуры Gradient Boosting.

Чтобы установить XGBoost, используйте следующую команду -

!pip install -q xgboost==0.4a30

GraphViz

Graphviz - это программное обеспечение с открытым исходным кодом для визуализации графиков. Он используется для визуализации в сетях, биоинформатике, проектировании баз данных и в этом отношении во многих областях, где требуется визуальный интерфейс данных.

Чтобы установить GraphViz, используйте следующую команду -

!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot

К этому времени вы научились создавать записные книжки Jupyter, содержащие популярные библиотеки машинного обучения. Теперь вы готовы к разработке моделей машинного обучения. Это требует высокой вычислительной мощности. Colab предоставляет бесплатный графический процессор для ваших ноутбуков.

В следующей главе мы узнаем, как включить графический процессор для вашего ноутбука.