Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/konfiguracja

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