Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/konfiguracja

Środowisko wirtualne

Aby zapewnić sobie komplet zgodnych bibliotek i niezależność tworzonych tu projektów od zmian tych bibliotek, wygodnie jest stworzyć wirtualne środowisko. Poniżej opisane są kroki prowadzące do stworzenia takiego środowiska na potrzeby zajęć z Uczenia maszynowego (UM).

Instalacja

• W katalogu _work_ wytwórz katalog na materiały z ćwiczeniami z UM.
• w katalogu tym wytwórz plik tekstowy o nazwie: requirements.txt o następującej zawartości:

numpy==1.14.0
scipy==1.0.0
matplotlib==2.1.1 
scikit-learn==0.19.1
tensorflow==1.5.0
keras==2.1.3
pandas==0.22.0
plotly==2.3.0
seaborn==0.8.1

• Przechodzimy do folderu z requirements.txt
• W konsoli wykonujemy kolejne linijki:
• tworzymy wirtualne środowisko, będzie ono żyło w katalogu ENV:

 virtualenv -p python3 ENV

• uruchamiamy wirtualne środowisko:

source ENV/bin/activate

• uaktualniamy pip:

pip install --upgrade pip

• instalujemy biblioteki w wersjach podanych w pliku txt:

pip install -r requirements.txt

• zgłaszamy ENV jako możliwy kernel dla notebooka:

python -m ipykernel install --user --name=ENV

• Kończymy prace instalacyjne:

deactivate

Praca z zainstalowanym środowiskiem

• By uruchomić środowisko stworzone w katalogu ENV wpisujemy:

source ENV/bin/activate

• By skończyć prace ze środowiskiem wpisujemy:

deactivate