Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/konfiguracja: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
m (→Instalacja) |
m |
||
| (Nie pokazano 5 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika) | |||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
| − | [[ | + | Przejście do [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe|Wykładów]] |
= Środowisko wirtualne = | = Środowisko wirtualne = | ||
| Linia 6: | Linia 6: | ||
== Instalacja== | == Instalacja== | ||
| + | * Aby korzystać z tego Pythona trzeba sobie wpisać do pliku <tt>~/.bashrc</tt> następujące linijki: | ||
| + | |||
| + | unset PYTHONHOME | ||
| + | export PATH="/work/anaconda3/bin:$PATH" | ||
| + | |||
| + | a następnie wykoać w konsoli polecenie: | ||
| + | <source lang = bash> | ||
| + | source ~/.bashrc | ||
| + | </source> | ||
| + | |||
* W katalogu _work_ wytwórz katalog na materiały z ćwiczeniami z UM. | * W katalogu _work_ wytwórz katalog na materiały z ćwiczeniami z UM. | ||
<source lang = bash> | <source lang = bash> | ||
| Linia 11: | Linia 21: | ||
mkdir conda | mkdir conda | ||
cd ~/ | cd ~/ | ||
| − | ln -sf _work_/conda/.conda | + | ln -sf _work_/conda/ .conda |
</source> | </source> | ||
| Linia 22: | Linia 32: | ||
* w katalogu ML_2018 utworz plik tekstowy o nazwie: <tt>pakiety.txt</tt> o następującej zawartości: | * w katalogu ML_2018 utworz plik tekstowy o nazwie: <tt>pakiety.txt</tt> o następującej zawartości: | ||
| − | + | ||
| − | numpy==1.14.0 | + | numpy==1.14.0 |
| − | scipy==1.0.0 | + | scipy==1.0.0 |
| − | matplotlib==2.1.1 | + | matplotlib==2.1.1 |
| − | scikit-learn==0.19.1 | + | scikit-learn==0.19.1 |
| − | tensorflow==1.4.1 | + | tensorflow==1.4.1 |
| − | keras==2.1.3 | + | keras==2.1.3 |
| − | pandas==0.22.0 | + | pandas==0.22.0 |
| − | plotly==2.2.2 | + | plotly==2.2.2 |
| − | seaborn==0.8.1 | + | seaborn==0.8.1 |
| − | + | ||
| Linia 57: | Linia 67: | ||
== Praca z zainstalowanym środowiskiem == | == Praca z zainstalowanym środowiskiem == | ||
| − | * By uruchomić środowisko stworzone w katalogu | + | * By uruchomić środowisko stworzone w katalogu ML wpisujemy: |
<source lang = bash> | <source lang = bash> | ||
| − | source | + | source activate ~/_work_/ML_2018/ML |
</source> | </source> | ||
* By skończyć prace ze środowiskiem wpisujemy: | * By skończyć prace ze środowiskiem wpisujemy: | ||
<source lang = bash> | <source lang = bash> | ||
| − | deactivate | + | source deactivate |
</source> | </source> | ||
Aktualna wersja na dzień 12:35, 4 paź 2018
Przejście do Wykładów
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
- Aby korzystać z tego Pythona trzeba sobie wpisać do pliku ~/.bashrc następujące linijki:
unset PYTHONHOME export PATH="/work/anaconda3/bin:$PATH"
a następnie wykoać w konsoli polecenie:
source ~/.bashrc
- W katalogu _work_ wytwórz katalog na materiały z ćwiczeniami z UM.
cd _work_/
mkdir conda
cd ~/
ln -sf _work_/conda/ .conda
cd _work_/
mkdir ML_2018
cd ML_2018
- w katalogu ML_2018 utworz plik tekstowy o nazwie: pakiety.txt o następującej zawartości:
numpy==1.14.0 scipy==1.0.0 matplotlib==2.1.1 scikit-learn==0.19.1 tensorflow==1.4.1 keras==2.1.3 pandas==0.22.0 plotly==2.2.2 seaborn==0.8.1
W konsoli wykonujemy kolejne linijki:
- tworzymy wirtualne środowisko, będzie ono żyło w katalogu ML:
conda create -p ~/_work_/ML_2018/ML --file pakiety.txt
- uruchamiamy wirtualne środowisko:
source activate ~/_work_/ML_2018/ML
- doinstalowujemy pakiet do przełączania kernel dla notebooka:
conda install nb_conda
- Kończymy prace instalacyjne:
source deactivate
Praca z zainstalowanym środowiskiem
- By uruchomić środowisko stworzone w katalogu ML wpisujemy:
source activate ~/_work_/ML_2018/ML
- By skończyć prace ze środowiskiem wpisujemy:
source deactivate
