Keras - Cài đặt

Chương này giải thích về cách cài đặt Keras trên máy tính của bạn. Trước khi chuyển sang cài đặt, chúng ta hãy xem qua các yêu cầu cơ bản của Keras.

Điều kiện tiên quyết

Bạn phải đáp ứng các yêu cầu sau:

• Bất kỳ loại hệ điều hành nào (Windows, Linux hoặc Mac)
• Phiên bản Python 3.5 trở lên.

Python

Keras là thư viện mạng thần kinh dựa trên python nên python phải được cài đặt trên máy của bạn. Nếu python được cài đặt đúng cách trên máy của bạn, sau đó mở thiết bị đầu cuối của bạn và nhập python, bạn có thể thấy phản hồi tương tự như được chỉ định bên dưới,

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. 
>>>

Hiện tại, phiên bản mới nhất là '3.7.2'. Nếu Python chưa được cài đặt, hãy truy cập liên kết python chính thức - www.python.org và tải xuống phiên bản mới nhất dựa trên hệ điều hành của bạn và cài đặt nó ngay lập tức trên hệ thống của bạn.

Các bước cài đặt Keras

Cài đặt Keras khá dễ dàng. Làm theo các bước dưới đây để cài đặt Keras đúng cách trên hệ thống của bạn.

Bước 1: Tạo môi trường ảo

Virtualenvđược sử dụng để quản lý các gói Python cho các dự án khác nhau. Điều này sẽ hữu ích để tránh phá vỡ các gói được cài đặt trong các môi trường khác. Vì vậy, bạn nên sử dụng môi trường ảo trong khi phát triển các ứng dụng Python.

Linux/Mac OS

Người dùng Linux hoặc mac OS, hãy chuyển đến thư mục gốc dự án của bạn và nhập lệnh dưới đây để tạo môi trường ảo,

python3 -m venv kerasenv

Sau khi thực hiện lệnh trên, thư mục “kerasenv” được tạo với bin,lib and include folders ở vị trí cài đặt của bạn.

Windows

Người dùng Windows có thể sử dụng lệnh dưới đây,

py -m venv keras

Bước 2: Kích hoạt môi trường

Bước này sẽ cấu hình các tệp thực thi python và pip trong đường dẫn shell của bạn.

Linux/Mac OS

Bây giờ chúng tôi đã tạo ra một môi trường ảo có tên “kerasvenv”. Di chuyển đến thư mục và gõ lệnh dưới đây,

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

Windows

Người dùng Windows di chuyển bên trong thư mục “kerasenv” và nhập lệnh dưới đây,

.\env\Scripts\activate

Bước 3: Thư viện Python

Keras phụ thuộc vào các thư viện python sau.

• Numpy
• Pandas
• Scikit-learn
• Matplotlib
• Scipy
• Seaborn

Hy vọng rằng bạn đã cài đặt tất cả các thư viện trên vào hệ thống của mình. Nếu các thư viện này chưa được cài đặt, hãy sử dụng lệnh dưới đây để cài đặt từng thư viện một.

numpy

pip install numpy

bạn có thể thấy phản hồi sau đây,

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

Chúng tôi có thể thấy phản hồi sau đây,

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

Chúng tôi có thể thấy phản hồi sau đây,

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

Chúng tôi có thể thấy phản hồi sau đây,

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

Nó là một thư viện máy học mã nguồn mở. Nó được sử dụng cho các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm. Trước khi chuyển sang cài đặt, nó yêu cầu những điều sau:

• Phiên bản Python 3.5 trở lên
• NumPy phiên bản 1.11.0 trở lên
• Phiên bản SciPy 0.17.0 trở lên
• joblib 0,11 hoặc cao hơn.

Bây giờ, chúng ta cài đặt scikit-learning bằng lệnh dưới đây:

pip install -U scikit-learn

Seaborn

Seaborn là một thư viện tuyệt vời cho phép bạn dễ dàng hình dung dữ liệu của mình. Sử dụng lệnh dưới đây để cài đặt -

pip pip install seaborninstall -U scikit-learn

Bạn có thể thấy thông báo tương tự như được chỉ định bên dưới -

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

Cài đặt Keras bằng Python

Hiện tại, chúng tôi đã hoàn thành các yêu cầu cơ bản để cài đặt Kera. Bây giờ, cài đặt Keras bằng quy trình tương tự như được chỉ định bên dưới:

pip install keras

Thoát khỏi môi trường ảo

Sau khi hoàn thành tất cả các thay đổi trong dự án của bạn, sau đó chỉ cần chạy lệnh dưới đây để thoát khỏi môi trường -

deactivate

Đám mây Anaconda

Chúng tôi tin rằng bạn đã cài đặt đám mây anaconda trên máy của mình. Nếu anaconda chưa được cài đặt, hãy truy cập liên kết chính thức, www.anaconda.com/distribution và chọn tải xuống dựa trên hệ điều hành của bạn.

Tạo một môi trường chung cư mới

Khởi chạy lời nhắc anaconda, điều này sẽ mở môi trường Anaconda cơ sở. Hãy để chúng tôi tạo ra một môi trường chung cư mới. Quá trình này tương tự như virtualenv. Nhập lệnh dưới đây vào thiết bị đầu cuối chung cư của bạn -

conda create --name PythonCPU

Nếu muốn, bạn cũng có thể tạo và cài đặt các mô-đun bằng GPU. Trong hướng dẫn này, chúng tôi làm theo hướng dẫn của CPU.

Kích hoạt môi trường chung cư

Để kích hoạt môi trường, hãy sử dụng lệnh dưới đây:

activate PythonCPU

Cài đặt spyder

Spyder là một IDE để thực thi các ứng dụng python. Hãy để chúng tôi cài đặt IDE này trong môi trường chung cư của chúng tôi bằng lệnh dưới đây:

conda install spyder

Cài đặt thư viện python

Chúng ta đã biết các thư viện python numpy, pandas, v.v., cần thiết cho keras. Bạn có thể cài đặt tất cả các mô-đun bằng cú pháp dưới đây:

Syntax

conda install -c anaconda <module-name>

Ví dụ: bạn muốn cài đặt gấu trúc -

conda install -c anaconda pandas

Giống như phương pháp tương tự, hãy thử tự mình cài đặt các mô-đun còn lại.

Cài đặt Keras

Bây giờ, mọi thứ đã ổn nên bạn có thể bắt đầu cài đặt keras bằng lệnh dưới đây:

conda install -c anaconda keras

Khởi chạy spyder

Cuối cùng, khởi chạy spyder trong thiết bị đầu cuối chung cư của bạn bằng lệnh dưới đây:

spyder

Để đảm bảo mọi thứ đã được cài đặt chính xác, hãy nhập tất cả các mô-đun, nó sẽ thêm mọi thứ và nếu có gì sai, bạn sẽ nhận được module not found thông báo lỗi.