Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/konfiguracja

Z Brain-wiki
Wersja z dnia 15:31, 2 lut 2018 autorstwa Jarekz (dyskusja | edycje) (Utworzono nową stronę "= Środowisko wirtualne = Aby zapewnić sobie komplet zgodnych bibliotek i niezależność tworzonych tu projektów od zmian tych bibliotek, wygodnie jest stworzyć wir...")
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)

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