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