一文讓你秒懂精通pip并快速體驗(yàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用【建議收藏】
前言
學(xué)會(huì)Python很重要,懂了基礎(chǔ),再學(xué)會(huì)pip更加重要!
就像手機(jī)安裝應(yīng)用一樣簡(jiǎn)單,學(xué)委帶著你在主機(jī)上安裝pip,再安裝虛擬環(huán)境(virualenv),最后簡(jiǎn)單試水深度學(xué)習(xí)框架tensorflow!知識(shí)量很多,耐心看吧。
學(xué)委想說(shuō),Python其實(shí)就跟白開水一樣,沒(méi)有那么難,把握住了,上面的東西隨便玩!
你本來(lái)就學(xué)會(huì)了Python就是沒(méi)有找到好玩的庫(kù),結(jié)果半路跑去玩游戲了,或者半路跑去學(xué)Java/C++了多么浪費(fèi)天賦??!哈哈哈
什么是pip
先說(shuō)Python 庫(kù), 它就像一個(gè)手機(jī)App
小白可以這樣理解,一個(gè)python庫(kù),就像手機(jī)里面的一個(gè)App,一個(gè)普通應(yīng)用一樣。
一個(gè)python 庫(kù)就是將Python代碼組織在一個(gè)文件夾或者多個(gè)作為一個(gè)整體單位發(fā)行出去的代碼庫(kù)。
很多開發(fā)者做了一個(gè)優(yōu)秀的庫(kù)之后會(huì)發(fā)布到pypi網(wǎng)站(如下),這也是python開源的基礎(chǔ)。
再說(shuō) pip, 它就像應(yīng)用寶
對(duì)小白來(lái)說(shuō)pip就像你的華為手機(jī)里面的應(yīng)用市場(chǎng)App或者像騰訊應(yīng)用寶App一樣的玩意。
它能夠給你搜索下載其他App。pip是一個(gè)用來(lái)安裝python庫(kù)的工具,類似NodeJS的npm。
開發(fā)者可以貢獻(xiàn)自己開發(fā)好的代碼到pypi,再使用pip就從pypi查找下載一個(gè)python 模塊。
這樣我們就能在項(xiàng)目中引入其他人的python 庫(kù)的模塊了。
比如requests這個(gè)模塊,可以引入用來(lái)訪問(wèn)http(s)鏈接。
下面是pip的使用幫助提示:
下面給我們的手機(jī)安裝應(yīng)用寶
沒(méi)打錯(cuò),給我們的云主機(jī)安裝pip。
先查看版本號(hào),很多服務(wù)器默認(rèn)都會(huì)安裝python 2.7(沒(méi)辦法,圖方便,也有很多懶人不升級(jí)python的,而且依然還有不少項(xiàng)目仍在用python2的)
python -V #查看版本號(hào)
Centos 安裝pip for python2
雷學(xué)委準(zhǔn)備了下面的腳本,只要你有一個(gè)Linux操作系統(tǒng)(云/虛擬機(jī)都行),執(zhí)行下面的腳本可以安裝pip。
#!/bin/sh #雷學(xué)委建議懂得朋友修改下面代碼,安裝pip for python3 #python3 #getPip=https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py #python2 getPip=https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py pipFile=./get-pip.py if [ ! -e ${pipFile} ] ; then echo "download pip" wget ${getPip} -O ${pipFile} fi python ${pipFile}
安裝效果圖:
好了,其實(shí)到這里,你一樣安裝了第一個(gè)python應(yīng)用,可以三連了。
試用pip來(lái)安裝庫(kù)
查看版本:pip -V
其實(shí)pip本身也是python社區(qū)里面的一款爆品應(yīng)用。
它本身也是一個(gè)python 庫(kù)。
#pip 搜索requests這個(gè)庫(kù) pip search requests #pip 安裝requests這個(gè)庫(kù) pip install requests
配置國(guó)內(nèi)的Pypi鏡像倉(cāng)庫(kù)
因?yàn)閷W(xué)委這臺(tái)主機(jī)是騰訊云的,所以配了騰訊的倉(cāng)庫(kù)?。ㄈ绻v訊云看到了這篇文章,希望給博主多一些優(yōu)惠,哈哈哈)
[global] index-url = http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simple trusted-host = mirrors.tencentyun.com
國(guó)內(nèi)的一些Pypi鏡像
阿里云
mirrors.aliyun.com/pypi/simple…
清華大學(xué)
pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
校驗(yàn)是否配置生效:
查看你安裝的應(yīng)用 - pip 查本地庫(kù)
比如下面的命令:
#查看本地安裝的python庫(kù) pip list #比如你裝了tensorflow,可以查看這個(gè)庫(kù)的詳細(xì)信息,版本依賴等 pip show tensorflow
查看tensorflow這個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)的信息
試用pip安裝其他'應(yīng)用‘
安裝virtualenv
virtualenv 是一個(gè)提供了一個(gè)獨(dú)立的項(xiàng)目環(huán)境,它隔離了python項(xiàng)目跟系統(tǒng)python的依賴(比如site-packages)內(nèi)的一些非官方發(fā)行的包。
當(dāng)然,它也是一個(gè)python module。擁有它,你可以讓自己的每個(gè)項(xiàng)目獨(dú)立管理自己依賴的python庫(kù)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),virtualenv就相當(dāng)于,送您一部備用手機(jī)。
你在上面安裝其他應(yīng)用,隨便亂裝都不會(huì)影響到主手機(jī)的使用。
同理,你可以使用virtualenv來(lái)創(chuàng)建多個(gè)備用手機(jī)環(huán)境。
下面是比較繞的正式說(shuō)法(小白可以不看)。
有了virtualenv,就能實(shí)現(xiàn)單個(gè)項(xiàng)目(自己)的庫(kù)自己管理,而不跟系統(tǒng)Python公共庫(kù)路徑混起來(lái)! 多個(gè)Python 項(xiàng)目也能互相獨(dú)立使用不同版本的python庫(kù)。
雷學(xué)委希望大家都有這個(gè)好習(xí)慣,多使用virtualenv來(lái)隔離不同python項(xiàng)目?。ㄆ鋵?shí)這個(gè)小技巧就應(yīng)該給三連了?。?br /> 看到這里,繼續(xù)安裝吧
pip install virtualenv
安裝效果如下,pip幫我們下載安裝virtualenv庫(kù),并下載安裝到本機(jī)了。這就是應(yīng)用市場(chǎng)下載安裝一個(gè)應(yīng)用一樣一樣的!
玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)框架tensorflow
使用virtualenv 創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目并進(jìn)入目錄,激活切換到虛擬環(huán)境
virtualenv tensorflow-demo cd tensorflow-demo source bin/activate
下面先看運(yùn)行效果
總共執(zhí)行5個(gè)迭代,訓(xùn)練模型,最后評(píng)估出來(lái)的模型準(zhǔn)確度為0.9768(比第一代 0.9147提高了6個(gè)百分點(diǎn))
具體操作和項(xiàng)目配置
安裝tensorflow
pip install tensorflow
雷學(xué)委建議大伙先收藏,懶人直接復(fù)制代碼:
import tensorflow as tf #http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ - mnist數(shù)據(jù)集,就是一些專業(yè)人員整理的方便機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者做學(xué)習(xí)訓(xùn)練的一些數(shù)據(jù) mnist = tf.keras.datasets.mnist #加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)(60K個(gè)樣本)和測(cè)試數(shù)據(jù)(10K個(gè)樣本) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 #定義一個(gè)模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) #編譯配置模型的優(yōu)化器,損耗函數(shù),以及檢驗(yàn)指標(biāo) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #開始訓(xùn)練,執(zhí)行5個(gè)迭代 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) #評(píng)估模型,verbose=2表示每一代處理當(dāng)作一行輸出 model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
這個(gè)模型對(duì)60K圖片樣本進(jìn)行識(shí)別,進(jìn)行5輪迭代的模型訓(xùn)練。(官方寫的60K,下一篇給大伙數(shù)數(shù))
最后再使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估。
是不是上面的代碼看不懂?過(guò)來(lái)看看下面的人話吧。
這個(gè)過(guò)程就相當(dāng)于整個(gè)字庫(kù)里面有100個(gè)字,你拿了90個(gè)字來(lái)臨摹,臨摹了5遍毛筆字,每次都看一下跟標(biāo)準(zhǔn)字體貼合率(準(zhǔn)確率)。
最后在把另外10個(gè)字丟給你寫,寫完看看你寫字的準(zhǔn)確率,寫的夠不夠標(biāo)準(zhǔn)。
你就像一個(gè)被不斷訓(xùn)練的模型,字庫(kù)/測(cè)試字庫(kù)都是用來(lái)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)
只要給你訓(xùn)練的足夠多,你就能夠?qū)懗龈每锤鼧?biāo)準(zhǔn)的字,懂了嗎?學(xué)習(xí)知識(shí)也是一樣的。
好了,本文的重點(diǎn)是安裝掌握pip,順便玩第一個(gè)DL應(yīng)用。
再看看這個(gè)圖,你懂了嗎?請(qǐng)記住這個(gè)圖!
先寫到這里了。恭喜你,看到這里已經(jīng)超值了,幾分鐘到功夫,學(xué)到這么多
參考鏈接
總結(jié)
到此這篇關(guān)于pip快速體驗(yàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pip快速體驗(yàn)學(xué)習(xí)應(yīng)用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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