Anaconda--机器学习环境搭建

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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Anaconda--机器学习环境搭建相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

使用Anaconda为机器学习和深度学习设置Python环境

一、安装Anaconda,并更新到最新版本

       1.Anaconda 安装:

  • 官方网站下载地址 https://www.anaconda.com/download/  
  • 清华镜像下载  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

       2.版本检测

      使用Anaconda Navigator和图形开发环境,现熟悉conda命令

  • 打开终端(命令行窗口)
  • 输入以下命令确定conda已正确安装
conda -v

结果显示

(base) C:UsersDoubleA>conda -V
conda 4.5.12

       确认Python应该安装

(base) C:UsersDoubleA>python -V
Python 3.7.1

  如果命令不起作用或出现错误,请查看文档以获取适用于您平台的帮助

   3. 确认您的conda环境 是最新的,键入

conda update conda
conda update anaconda

           4.确认您的Scipy环境

     下面的脚本将打印机器学习所需的关键SciPy库的版本号,特别是Scipy,NumPy,Matplotlib,Pandas,Statsmodels和Scikit-learn

打开文本编辑器并将脚本复制黏贴到编辑器中

# scipy
import scipy
print(scipy: %s % scipy.__version__)
# numpy
import numpy
print(numpy: %s % numpy.__version__)
# matplotlib
import matplotlib
print(matplotlib: %s % matplotlib.__version__)
# pandas
import pandas
print(pandas: %s % pandas.__version__)
# statsmodels
import statsmodels
print(statsmodels: %s % statsmodels.__version__)
# scikit-learn
import sklearn
print(sklearn: %s % sklearn.__version__)

       将文本另存为version.python 点击运行,生成版本信息,将输出复制粘贴到versions.python下面,并注释掉

scipy: 1.1.0
numpy: 1.15.4
matplotlib: 3.0.2
pandas: 0.23.4
ststusmodels: 0.9.0
sklearn: 0.20.2

 5.更新scikit-learn Library

   在这一步中,我们将更新用于Python机器学习的主库,名为scikit-learn

        更新scikit-learn 最新版本

conda update scikit-learn

6.安装深度学习库

        安装用于深度学习的Python库,特别是:Theano,TensorFlow和Keras

        使用Keras进行深度学习,而Keras只需要安装Theano或Tensorflow中的一个

 

以上是关于Anaconda--机器学习环境搭建的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习100天:001 开发环境搭建

机器学习基础环境部署 | 机器学习系列

2019-04-11 python入门学习——配置机器及搭建开发环境

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如何搭建在线Anaconda环境?

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