[BPnet识别MNIST01]利用conda建立python工程

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[BPnet识别MNIST01]利用conda建立python工程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

写在前面

学了挺长一段时间的机器学习了,但是都是在学习理论知识,并没有进行过实践,因此我就想着做一个项目实践一下。现在深度学习这么火,所以我的第一个项目就打算写一个双隐层的BP神经网络识别MNIST数据集,特此写这一系列文章分享我的项目实现过程,包括环境配置。

那么这博客主要分享python的开发环境conda的安装和conda在pycharm里的配置。

conda

为什么要安装conda呢?它是一个包含多个库的工具管理包,里面有很多例如pandas,numpy等,有了它就可以很方便的进行数据分析以及机器学习的相关数据处理,所以我选择安装conda环境,这样就不需要再配置python环境,专注于机器学习的开发了。

conda下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/

如果大家想要下载我的开源程序的话建议跟我下载一样的版本,我下载的是pyhon 3.7版本的conda:

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下载完conda之后就可以进行安装了,一般直接按照默认设置就可以了。

pycharm配置conda

首先是新建python工程,因为我们要配置conda环境,所以我选择了下面这个选项:

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进来之后是这个界面,我们要选择在conda安装文件下面的python编译器

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我找到了我的conda文件夹下面的python.exe文件路径:

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选择这个python.exe路径之后pycharm一般会自动识别conda.exe文件,如果没有的话也是在conda安装文件夹下面找conda.exe文件:

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排除异常

进去pycharm之后可能会看到python console会有这个红色的报错:

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我们需要配置一下编译器,选择File->setttings

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进去之后选择python3.7的环境:

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python console出现这个东西的时候表示环境配置完成:

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再来在Terminal看看conda里面包括了哪些包,命令是conda list

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最后我们来运行一下我们的主要文件,出现了1之后,就说明整个环境配置完成了。

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以上是关于[BPnet识别MNIST01]利用conda建立python工程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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