# 如何使用 Anaconda 為機器學習和深度學習設置 Python 環境
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/](https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/)
在某些平臺上安裝 Python 機器學習環境可能很困難。
必須首先安裝 Python 本身,然后安裝許多軟件包,這對初學者來說可能會造成混淆。
在本教程中,您將了解如何使用 Anaconda 設置 Python 機器學習開發環境。
完成本教程后,您將擁有一個可用的 Python 環境,可以開始學習,練習和開發機器學習和深度學習軟件。
這些說明適用于 Windows,Mac OS X 和 Linux 平臺。我將在 OS X 上演示它們,因此您可能會看到一些 mac 對話框和文件擴展名。
* **2017 年 3 月更新**:補充說明你只需要 Theano 或 TensorFlow 中的一個來使用 Kears 進行深度學習。

如何使用 Anaconda 為機器學習和深度學習設置 Python 環境
## 概觀
在本教程中,我們將介紹以下步驟:
1. 下載 Anaconda
2. 安裝 Anaconda
3. 啟動并更新 Anaconda
4. 更新 scikit-learn Library
5. 安裝深度學習庫
## 1.下載 Anaconda
在此步驟中,我們將為您的平臺下載 Anaconda Python 軟件包。
Anaconda 是一個免費且易于使用的科學 Python 環境。
* 1.訪問 [Anaconda 主頁](https://www.continuum.io/)。
* 2.單擊菜單中的“Anaconda”,然后單擊“下載”進入[下載頁面](https://www.continuum.io/downloads)。

單擊 Anaconda 和下載
* 3.選擇適合您平臺的下載(Windows,OSX 或 Linux):
* 選擇 Python 3.5
* 選擇圖形安裝程序

為您的平臺選擇 Anaconda 下載
這會將 Anaconda Python 軟件包下載到您的工作站。
我在 OS X 上,所以我選擇了 OS X 版本。該文件大約 426 MB。
你應該有一個名稱如下的文件:
```
Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64.pkg
```
## 2.安裝 Anaconda
在此步驟中,我們將在您的系統上安裝 Anaconda Python 軟件。
此步驟假定您具有足夠的管理權限以在系統上安裝軟件。
* 1.雙擊下載的文件。
* 2.按照安裝向導進行操作。

Anaconda Python 安裝向導
安裝快速無痛。
應該沒有棘手的問題或難點。

Anaconda Python 安裝向導編寫文件
安裝應該不到 10 分鐘,并占用硬盤驅動器上 1 GB 以上的空間。
## 3.啟動并更新 Anaconda
在此步驟中,我們將確認您的 Anaconda Python 環境是最新的。
Anaconda 附帶一套名為 Anaconda Navigator 的圖形工具。您可以從應用程序啟動器中打開 Anaconda Navigator。

Anaconda Navigator GUI
您可以在這里了解 [Anaconda Navigator 的所有信息。](https://docs.continuum.io/anaconda/navigator.html)
您可以稍后使用 Anaconda Navigator 和圖形開發環境;現在,我建議從名為 [conda](http://conda.pydata.org/docs/index.html) 的 Anaconda 命令行環境開始。
Conda 快速,簡單,隱藏錯誤消息很難,您可以快速確認您的環境已安裝并正常工作。
* 1.打開終端(命令行窗口)。
* 2.輸入以下命令確認 conda 已正確安裝:
```
conda -V
```
你應該看到以下(或類似的東西):
```
conda 4.2.9
```
* 3.鍵入以下命令確認 Python 已正確安裝:
```
python -V
```
You should see the following (or something similar):
```
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64)
```

確認已安裝 Conda 和 Python
如果命令不起作用或出現錯誤,請查看文檔以獲取適用于您的平臺的幫助。
請參閱“進一步閱讀”部分中的一些資源。
* 4.確認您的 conda 環境是最新的,鍵入:
```
conda update conda
conda update anaconda
```
您可能需要安裝一些軟件包并確認更新。
* 5.確認您的 SciPy 環境。
下面的腳本將打印機器學習開發所需的關鍵 SciPy 庫的版本號,特別是:SciPy,NumPy,Matplotlib,Pandas,Statsmodels 和 Scikit-learn。
您可以鍵入“python”并直接鍵入命令。或者,我建議打開文本編輯器并將腳本復制粘貼到編輯器中。
```
# scipy
import scipy
print('scipy: %s' % scipy.__version__)
# numpy
import numpy
print('numpy: %s' % numpy.__version__)
# matplotlib
import matplotlib
print('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__)
# pandas
import pandas
print('pandas: %s' % pandas.__version__)
# statsmodels
import statsmodels
print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)
# scikit-learn
import sklearn
print('sklearn: %s' % sklearn.__version__)
```
將腳本保存為名為 _versions.py_ 的文件。
在命令行上,將目錄更改為保存腳本的位置并鍵入:
```
python versions.py
```
您應該看到如下輸出:
```
scipy: 0.18.1
numpy: 1.11.1
matplotlib: 1.5.3
pandas: 0.18.1
statsmodels: 0.6.1
sklearn: 0.17.1
```
你得到了什么版本?
將輸出粘貼到下面的注釋中。

確認 Anaconda SciPy 環境
## 4.更新 scikit-learn Library
在這一步中,我們將更新用于 Python 機器學習的主庫,名為 scikit-learn。
* 1.更新 scikit-學習最新版本。
在撰寫本文時,Anaconda 附帶的 scikit-learn 版本已過時(0.17.1 而不是 0.18.1)。您可以使用 conda 命令更新特定庫;下面是更新 scikit-learn 到最新版本的示例。
在終端輸入:
```
conda update scikit-learn
```

更新 Anikonda 中的 scikit-learn
或者,您可以通過鍵入以下內容將庫更新為特定版本:
```
conda install -c anaconda scikit-learn=0.18.1
```
確認安裝成功并通過鍵入以下命令重新運行 _versions.py_ 腳本來更新 scikit-learn:
```
python versions.py
```
You should see output like the following:
```
scipy: 0.18.1
numpy: 1.11.3
matplotlib: 1.5.3
pandas: 0.18.1
statsmodels: 0.6.1
sklearn: 0.18.1
```
What versions did you get?
Paste the output in the comments below.
您可以根據需要使用這些命令更新機器學習和 SciPy 庫。
嘗試 scikit-learn 教程,例如:
* [你的第一個 Python 循環機器學習項目](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/)
## 5.安裝深度學習庫
在這一步中,我們將安裝用于深度學習的 Python 庫,特別是:Theano,TensorFlow 和 Keras。
**注**:我建議使用 Keras 進行深度學習,而 Keras 只需要安裝 Theano 或 TensorFlow 中的一個。你不需要兩個!在某些 Windows 計算機上安裝 TensorFlow 可能會出現問題。
* 1.輸入以下命令安裝 Theano 深度學習庫:
```
conda install theano
```
* 2.鍵入以下命令安裝 TensorFlow 深度學習庫(Windows 以外的所有庫):
```
conda install -c conda-forge tensorflow
```
或者,您可以選擇使用 pip 和特定版本的 tensorflow 為您的平臺安裝。
有關張量流,請參閱[安裝說明。](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#anaconda_installation)
* 3.輸入以下命令安裝 Keras:
```
pip install keras
```
* 4.確認您的深度學習環境已安裝并正常運行。
創建一個打印每個庫的版本號的腳本,就像我們之前為 SciPy 環境所做的那樣。
```
# theano
import theano
print('theano: %s' % theano.__version__)
# tensorflow
import tensorflow
print('tensorflow: %s' % tensorflow.__version__)
# keras
import keras
print('keras: %s' % keras.__version__)
```
將腳本保存到文件 _deep_versions.py_ 。鍵入以下命令運行腳本:
```
python deep_versions.py
```
您應該看到如下輸出:
```
theano: 0.8.2.dev-901275534cbfe3fbbe290ce85d1abf8bb9a5b203
tensorflow: 0.12.1
Using TensorFlow backend.
keras: 1.2.1
```

Anaconda 確認深度學習庫
你得到了什么版本?
將您的輸出粘貼到下面的注釋中。
嘗試使用 Keras 深度學習教程,例如:
* [用 Keras 逐步開發 Python 中的第一個神經網絡](http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/)
## 進一步閱讀
本節提供了一些進一步閱讀的鏈接。
* [Anaconda 文檔](https://docs.continuum.io/)
* [Anaconda 文檔:安裝](https://docs.continuum.io/anaconda/install)
* [Conda](http://conda.pydata.org/docs/index.html)
* [使用 conda](http://conda.pydata.org/docs/using/)
* [Anaconda Navigator](https://docs.continuum.io/anaconda/navigator.html)
* [安裝 Theano](http://deeplearning.net/software/theano/install.html)
* [安裝 TensorFlow Anaconda](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#anaconda_installation)
* [Keras 安裝](https://keras.io/#installation)
## 摘要
恭喜,您現在擁有一個可用于機器學習和深度學習的 Python 開發環境。
您現在可以在工作站上學習和練習機器學習和深度學習。
你是怎么去的?
請在下面的評論中告訴我。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
- 如何解決像數據科學家這樣的問題
- 通過數據預處理提高模型精度
- 處理機器學習的大數據文件的7種方法
- 建立機器學習系統的經驗教訓
- 如何使用機器學習清單可靠地獲得準確的預測(即使您是初學者)
- 機器學習模型運行期間要做什么
- 機器學習表現改進備忘單
- 來自世界級從業者的機器學習技巧:Phil Brierley
- 模型預測精度與機器學習中的解釋
- 競爭機器學習的模型選擇技巧
- 機器學習需要多少訓練數據?
- 如何系統地規劃和運行機器學習實驗
- 應用機器學習過程
- 默認情況下可重現的機器學習結果
- 10個實踐應用機器學習的標準數據集
- 簡單的三步法到最佳機器學習算法
- 打擊機器學習數據集中不平衡類的8種策略
- 模型表現不匹配問題(以及如何處理)
- 黑箱機器學習的誘惑陷阱
- 如何培養最終的機器學習模型
- 使用探索性數據分析了解您的問題并獲得更好的結果
- 什么是數據挖掘和KDD
- 為什么One-Hot在機器學習中編碼數據?
- 為什么你應該在你的機器學習問題上進行抽樣檢查算法
- 所以,你正在研究機器學習問題......
- Machine Learning Mastery Keras 深度學習教程
- Keras 中神經網絡模型的 5 步生命周期
- 在 Python 迷你課程中應用深度學習
- Keras 深度學習庫的二元分類教程
- 如何用 Keras 構建多層感知器神經網絡模型
- 如何在 Keras 中檢查深度學習模型
- 10 個用于 Amazon Web Services 深度學習的命令行秘籍
- 機器學習卷積神經網絡的速成課程
- 如何在 Python 中使用 Keras 進行深度學習的度量
- 深度學習書籍
- 深度學習課程
- 你所知道的深度學習是一種謊言
- 如何設置 Amazon AWS EC2 GPU 以訓練 Keras 深度學習模型(分步)
- 神經網絡中批量和迭代之間的區別是什么?
- 在 Keras 展示深度學習模型訓練歷史
- 基于 Keras 的深度學習模型中的dropout正則化
- 評估 Keras 中深度學習模型的表現
- 如何評價深度學習模型的技巧
- 小批量梯度下降的簡要介紹以及如何配置批量大小
- 在 Keras 中獲得深度學習幫助的 9 種方法
- 如何使用 Keras 在 Python 中網格搜索深度學習模型的超參數
- 用 Keras 在 Python 中使用卷積神經網絡進行手寫數字識別
- 如何用 Keras 進行預測
- 用 Keras 進行深度學習的圖像增強
- 8 個深度學習的鼓舞人心的應用
- Python 深度學習庫 Keras 簡介
- Python 深度學習庫 TensorFlow 簡介
- Python 深度學習庫 Theano 簡介
- 如何使用 Keras 函數式 API 進行深度學習
- Keras 深度學習庫的多類分類教程
- 多層感知器神經網絡速成課程
- 基于卷積神經網絡的 Keras 深度學習庫中的目標識別
- 流行的深度學習庫
- 用深度學習預測電影評論的情感
- Python 中的 Keras 深度學習庫的回歸教程
- 如何使用 Keras 獲得可重現的結果
- 如何在 Linux 服務器上運行深度學習實驗
- 保存并加載您的 Keras 深度學習模型
- 用 Keras 逐步開發 Python 中的第一個神經網絡
- 用 Keras 理解 Python 中的有狀態 LSTM 循環神經網絡
- 在 Python 中使用 Keras 深度學習模型和 Scikit-Learn
- 如何使用預訓練的 VGG 模型對照片中的物體進行分類
- 在 Python 和 Keras 中對深度學習模型使用學習率調度
- 如何在 Keras 中可視化深度學習神經網絡模型
- 什么是深度學習?
- 何時使用 MLP,CNN 和 RNN 神經網絡
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- Keras 中文本摘要的編碼器 - 解碼器模型
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- 文本摘要的溫和介紹
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- 牛津自然語言處理深度學習課程
- 如何為機器翻譯準備法語到英語的數據集
- 如何為情感分析準備電影評論數據
- 如何為文本摘要準備新聞文章
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- 自然語言處理神經網絡模型入門
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- 如何學習任何機器學習工具
- 使用小型目標項目深入了解機器學習工具
- 獲得付費申請機器學習
- 映射機器學習工具的景觀
- 機器學習開發環境
- 機器學習金錢
- 程序員的機器學習
- 機器學習很有意思
- 機器學習是 Kaggle 比賽
- 機器學習現在很受歡迎
- 機器學習掌握方法
- 機器學習很重要
- 機器學習 Q& A:概念漂移,更好的結果和學習更快
- 缺乏自學機器學習的路線圖
- 機器學習很重要
- 快速了解任何機器學習工具(即使您是初學者)
- 機器學習工具
- 找到你的機器學習部落
- 機器學習在一年
- 通過競爭一致的大師 Kaggle
- 5 程序員在機器學習中開始犯錯誤
- 哲學畢業生到機器學習從業者(Brian Thomas 采訪)
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