Керас - Установка

В этой главе объясняется, как установить Keras на ваш компьютер. Прежде чем перейти к установке, давайте рассмотрим основные требования Keras.

Предпосылки

Вы должны соответствовать следующим требованиям -

Любая ОС (Windows, Linux или Mac)
Python версии 3.5 или выше.

Python

Keras - это библиотека нейронной сети на основе python, поэтому на вашем компьютере должен быть установлен python. Если python правильно установлен на вашем компьютере, откройте свой терминал и введите python, вы можете увидеть ответ, аналогичный указанному ниже,

Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) 
[MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>>

На данный момент последняя версия - «3.7.2». Если Python не установлен, посетите официальную ссылку python - www.python.org, загрузите последнюю версию для вашей ОС и сразу же установите ее в своей системе.

Шаги по установке Keras

Установка Keras довольно проста. Выполните следующие шаги, чтобы правильно установить Keras в вашей системе.

Шаг 1. Создайте виртуальную среду

Virtualenvиспользуется для управления пакетами Python для разных проектов. Это поможет избежать поломки пакетов, установленных в других средах. Поэтому при разработке приложений Python всегда рекомендуется использовать виртуальную среду.

Linux/Mac OS

Пользователи Linux или Mac OS: перейдите в корневой каталог вашего проекта и введите следующую команду, чтобы создать виртуальную среду,

python3 -m venv kerasenv

После выполнения указанной выше команды создается каталог «kerasenv» с bin,lib and include folders в месте установки.

Windows

Пользователь Windows может использовать следующую команду:

py -m venv keras

Шаг 2: активируйте среду

Этот шаг настроит исполняемые файлы python и pip в пути к вашей оболочке.

Linux/Mac OS

Теперь мы создали виртуальную среду под названием «керасвенв». Перейдите в папку и введите следующую команду,

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

Windows

Пользователи Windows переходят в папку «kerasenv» и вводят следующую команду:

.\env\Scripts\activate

Шаг 3: библиотеки Python

Keras зависит от следующих библиотек Python.

Numpy
Pandas
Scikit-learn
Matplotlib
Scipy
Seaborn

Надеюсь, вы установили все вышеперечисленные библиотеки в свою систему. Если эти библиотеки не установлены, используйте команду ниже для установки по очереди.

numpy

pip install numpy

вы могли увидеть следующий ответ,

Collecting numpy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
   numpy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

pandas

pip install pandas

Мы могли увидеть следующий ответ:

Collecting pandas 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
pandas-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

matplotlib

pip install matplotlib

Мы могли увидеть следующий ответ:

Collecting matplotlib 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

scipy

pip install scipy

Мы могли увидеть следующий ответ:

Collecting scipy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8 
/scipy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

scikit-learn

Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом. Он используется для алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации. Перед тем, как перейти к установке, необходимо следующее:

Python версии 3.5 или выше
NumPy версии 1.11.0 или выше
SciPy версии 0.17.0 или выше
joblib 0.11 или выше.

Теперь мы устанавливаем scikit-learn, используя следующую команду -

pip install -U scikit-learn

Seaborn

Seaborn - потрясающая библиотека, которая позволяет легко визуализировать ваши данные. Используйте следующую команду для установки -

pip pip install seaborninstall -U scikit-learn

Вы могли увидеть сообщение, подобное указанному ниже -

Collecting seaborn 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc 
/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB) 100% 
   |████████████████████████████████| 215kB 4.0MB/s 
Requirement already satisfied: numpy> = 1.9.3 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.17.0) 
Collecting pandas> = 0.15.2 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/39/b7/441375a152f3f9929ff8bc2915218ff1a063a59d7137ae0546db616749f9/ 
pandas-0.25.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.
macosx_10_10_x86_64.whl (10.1MB) 100% 
   |████████████████████████████████| 10.1MB 1.8MB/s 
Requirement already satisfied: scipy>=0.14.0 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.3.0) 
Collecting matplotlib> = 1.4.3 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/c3/8b/af9e0984f
5c0df06d3fab0bf396eb09cbf05f8452de4e9502b182f59c33b/ 
matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64 
.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 100% 
   |████████████████████████████████| 14.4MB 1.4MB/s 
...................................... 
...................................... 
Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0 
matplotlib-3.1.1 pandas-0.25.0 pyparsing-2.4.2 
python-dateutil-2.8.0 pytz-2019.2 seaborn-0.9.0

Установка Keras с использованием Python

На данный момент мы выполнили основные требования для установки Kera. Теперь установите Keras, используя ту же процедуру, которая указана ниже -

pip install keras

Выйти из виртуальной среды

После завершения всех ваших изменений в вашем проекте просто запустите приведенную ниже команду, чтобы выйти из среды -

deactivate

Анаконда Облако

Мы уверены, что вы установили на свой компьютер облако Anaconda. Если anaconda не установлена, перейдите по официальной ссылке www.anaconda.com/distribution и выберите загрузку в зависимости от вашей ОС.

Создайте новую среду conda

Запустите приглашение Anaconda, это откроет базовую среду Anaconda. Давайте создадим новую среду conda. Этот процесс похож на virtualenv. Введите следующую команду в своем терминале conda -

conda create --name PythonCPU

При желании вы также можете создавать и устанавливать модули с помощью графического процессора. В этом руководстве мы следуем инструкциям процессора.

Активировать среду conda

Чтобы активировать среду, используйте следующую команду -

activate PythonCPU

Установить spyder

Spyder - это IDE для выполнения приложений Python. Давайте установим эту IDE в нашу среду conda, используя следующую команду -

conda install spyder

Установить библиотеки Python

Нам уже известны библиотеки Python numpy, pandas и т. Д., Необходимые для keras. Вы можете установить все модули, используя следующий синтаксис -

Syntax

conda install -c anaconda <module-name>

Например, вы хотите установить панды -

conda install -c anaconda pandas

Таким же способом попробуйте самостоятельно установить оставшиеся модули.

Установить Керас

Теперь все выглядит хорошо, поэтому вы можете начать установку keras с помощью следующей команды -

conda install -c anaconda keras

Запустить spyder

Наконец, запустите spyder в своем терминале conda, используя следующую команду -

spyder

Чтобы убедиться, что все было установлено правильно, импортируйте все модули, он все добавит, и если что-то пойдет не так, вы получите module not found сообщение об ошибке.