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📜  Keras-安装

📅  最后修改于: 2020-12-11 04:51:20             🧑  作者: Mango

本章介绍了如何在计算机上安装Keras。在进行安装之前，让我们先了解Keras的基本要求。

先决条件

您必须满足以下要求-

  • 任何种类的操作系统(Windows，Linux或Mac)
  • Python 3.5或更高版本。

Python

Keras是基于Python的神经网络库，因此必须在您的计算机上安装Python 。如果Python是正常的机器上安装，然后打开终端，输入Python，你可以看到如下规定类似的反应，

Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) 
[MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>>

截至目前，最新版本为“ 3.7.2”。如果未安装Python ，请访问官方Python链接-www。 Python.org并根据您的操作系统下载最新版本，然后立即将其安装在系统上。

Keras安装步骤

Keras的安装非常简单。请按照以下步骤在系统上正确安装Keras。

步骤1：创建虚拟环境

Virtualenv用于管理不同项目的Python软件包。这将有助于避免破坏在其他环境中安装的软件包。因此，始终建议在开发Python应用程序时使用虚拟环境。

Linux / Mac OS

Linux或Mac OS用户，请转到您的项目根目录，然后键入以下命令以创建虚拟环境，

python3 -m venv kerasenv

执行上述命令后，将使用bin，lib创建“ kerasenv”目录，并在您的安装位置包含文件夹。

视窗

Windows用户可以使用以下命令，

py -m venv keras

步骤2：激活环境

此步骤将在您的Shell路径中配置Python和pip可执行文件。

Linux / Mac OS

现在，我们创建了一个名为“ kerasvenv”的虚拟环境。移至该文件夹并输入以下命令，

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

视窗

Windows用户进入“ kerasenv”文件夹，然后输入以下命令，

.\env\Scripts\activate

步骤3： Python库

Keras依赖于以下Python库。

  • 脾气暴躁的
  • 大熊猫
  • Scikit学习
  • Matplotlib
  • 西皮
  • Seaborn

希望您已在系统上安装了上述所有库。如果未安装这些库，请使用以下命令逐一安装。

麻木

pip install numpy

您会看到以下回复，

Collecting numpy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
   numpy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

大熊猫

pip install pandas

我们可以看到以下回应，

Collecting pandas 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
pandas-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

matplotlib

pip install matplotlib

我们可以看到以下回应，

Collecting matplotlib 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

科学的

pip install scipy

我们可以看到以下回应，

Collecting scipy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8 
/scipy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

scikit学习

这是一个开放源代码的机器学习库。它用于分类，回归和聚类算法。进行安装之前，需要满足以下条件：

  • Python 3.5或更高版本
  • NumPy 1.11.0或更高版本
  • SciPy版本0.17.0或更高
  • joblib 0.11或更高。

现在，我们使用以下命令安装scikit-learn-

pip install -U scikit-learn

Seaborn

Seaborn是一个了不起的库，可让您轻松地可视化数据。使用以下命令安装-

pip pip install seaborninstall -U scikit-learn

您可能会看到类似以下内容的消息-

Collecting seaborn 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc 
/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB) 100% 
   |████████████████████████████████| 215kB 4.0MB/s 
Requirement already satisfied: numpy> = 1.9.3 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.17.0) 
Collecting pandas> = 0.15.2 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/39/b7/441375a152f3f9929ff8bc2915218ff1a063a59d7137ae0546db616749f9/ 
pandas-0.25.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.
macosx_10_10_x86_64.whl (10.1MB) 100% 
   |████████████████████████████████| 10.1MB 1.8MB/s 
Requirement already satisfied: scipy>=0.14.0 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.3.0) 
Collecting matplotlib> = 1.4.3 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/c3/8b/af9e0984f
5c0df06d3fab0bf396eb09cbf05f8452de4e9502b182f59c33b/ 
matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64 
.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 100% 
   |████████████████████████████████| 14.4MB 1.4MB/s 
...................................... 
...................................... 
Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0 
matplotlib-3.1.1 pandas-0.25.0 pyparsing-2.4.2 
python-dateutil-2.8.0 pytz-2019.2 seaborn-0.9.0

使用Python安装Keras

到目前为止，我们已经完成了安装Kera的基本要求。现在，使用下面指定的相同步骤安装Keras-

pip install keras

退出虚拟环境

完成项目中的所有更改后，只需运行以下命令即可退出环境-

deactivate

蟒蛇云

我们相信您已在计算机上安装了anaconda云。如果未安装anaconda，请访问官方链接www.anaconda.com/distribution ，然后根据您的操作系统选择下载。

创建一个新的conda环境

启动anaconda提示，这将打开基本的Anaconda环境。让我们创建一个新的conda环境。此过程类似于virtualenv。在conda终端中输入以下命令-

conda create --name PythonCPU

如果需要，您还可以使用GPU创建和安装模块。在本教程中，我们遵循CPU指令。

激活conda环境

要激活环境，请使用以下命令-

activate PythonCPU

安装间谍

Spyder是用于执行Python应用程序的IDE。让我们使用以下命令在conda环境中安装此IDE-

conda install spyder

安装Python库

我们已经知道keras需要的Python库numpy，pandas等。您可以使用以下语法安装所有模块-

句法

conda install -c anaconda

例如，您要安装熊猫-

conda install -c anaconda pandas

与相同的方法一样，请自己尝试安装其余模块。

安装Keras

现在，一切看起来都不错，因此您可以使用以下命令开始安装keras-

conda install -c anaconda keras

发射间谍

最后，使用以下命令在conda终端中启动spyder-

spyder

为确保所有组件均已正确安装，请导入所有模块，它将添加所有组件，如果出现任何错误，您将收到未找到模块的错误消息。