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[人工智能]【深度学习1】Anaconda3的安装和Jupyter的使用

写在前面

这学期跟着学校的中外交流课程学习了深度学习,干货满满,加上大四即将进入躺尸生活,打算开始尝试总结大学期间做过的项目以及一些课程思路经验,希望能够给大家提供一点思路嘿嘿。

捋清思路

  • 深度学习机器学习到底是啥玩意?

    深度学习是机器学习的一个研究方向,机器学习是为了去模拟人类的学习方式而产生的,而有时候我们又不能给予正确的参数,想让机器自己去进行调整,从而延伸出神经网络这种东西,让机器拥有更多的自主学习的能力。所以在你还不明白个所以然的时候,你可以暂时理解成:
    普通的机器学习 + 神经网络 深度学习

  • 神经网络是个啥?

    之后用到你就知道了,别一口吃成大胖子!(老套娃了)

  • 在学习的过程中我们需要些什么东西

    1.Python 的安装
    2.各类包的安装
    3.能跑Python代码的IDE

  • 我们上课用的是Jupyter来实时跑代码,这是一个在网页上运行代码的记事本,笔者觉得超!级!好!用!Jupyter的环境搭建在Anaconda3上,因此在接下来的过程中,我们要首先学习搭建环境!

Anaconda3的安装过程

1.下载Anaconda3的安装包

  • 链接:https://anaconda.cloud/installers 下载Anaconda3.
    下载界面预览
    这里根据自己的操作系统进行选择就好,笔者的电脑是Windows10-64位,所以选择的是图中红框对应的安装包。

  • 下载中>>>
    在这里插入图片描述

    • 【完成🎉】下载Anaconda3的安装包

2.Anaconda3的安装过程

  • 首先是平平无奇地打开安装包。
    安装包开始界面
    同意协议
  • 这里看你需要安装的类型,根据需要安装,上下都行。
    安装类型
  • 自行选择一个安装路径,我是在自己常用的 E盘 下创建了 Miniconda3 这样的一个文件夹,这样符合我强迫症患者的安装习惯。
    安装路径
  • 上半部分:是否加入PATH的配置环境设置。看你的需求吧,因为笔者主要是使用Jupyter,而且知道自己安装的位置,所以没有勾选这个;
    下半部分:是否勾选将Anaconda3作为Python3.8。就是启动*.py文件是否把该Anaconda3作为默认的启动程序,笔者勾选,因为没有安装别的Python启动的IDE。
    更多配置
  • 安装中>>>
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    安装完成啦!
  • 【完成🎉】Anaconda3的安装过程

3.Anaconda3的使用环境配置

  • 为什么需要创建环境?

    环境可以理解成是一个实验室,每个实验室里面可以配置好多实验器材。
    每个环境可以通过conda install [包名]等方式把好多包塞进其中。
    我们就可以在编写代码的过程中通过import 包名等形式调用包来使用。
    所以,每个环境是独立拥有各种包的,创建新的环境后,我们也需要把需要的包在新的环境中重新安装。

  • 找到安装的Anaconda3点击Anaconda Prompt
    在这里插入图片描述

  • 召唤出控制台
    在这里插入图片描述

  • 创建环境:conda create --name <环境名称>
    这里以环境名称deep为例: conda create --name deep
    在这里插入图片描述
    这里提示conda的版本存在更新,输入y
    在这里插入图片描述

  • 激活环境:activate deep
    在这里插入图片描述
    从图中我们可以看到,运行已经切换到deep环境中了。

环境配置完成啦!

  • 【完成🎉】Anaconda3的使用环境配置

4.常用包的安装

  • 安装指令
    通过conda安装:conda install <包名>
    通过Python的pip安装:pip install <包名>
    通过Python的pip升级:pip install --upgrade <包名>
    通过Python安装指定版本:pip install <包名>==版本号

  • 常用包

包名大致功能
pandas从text文本格式中载入数据
Numpy处理多维的数据结构
Scikit-learn数据挖掘使用的一些简单算法:分类、回归 etc
Matplotlib数据可视化和表格等
OpenCV图像的处理
Keras/Tensorflow深度学习和神经网络需要的功能库
  • 安装举例
    激活环境后,通过上述的任意一种方式进行包的安装
    在这里插入图片描述
  • 建议安装的包(后续会用到)
    • conda install pandas
    • conda install jupyterlab
    • conda install scikit-learn
    • conda install matplotlib
    • conda install opencv
    • conda install tensorflow

常用包配置完成啦!

  • 【完成🎉】常用包的安装

Jupyter的使用

  • 老规矩还是得先activate <你的环境名>
    (如果你现在还在原来的环境下就不需要这一步啦)
  • 启动窗口: start jupyter lab [--notebook-dir="c:/directory"]
    在这里插入图片描述
  • 然后它会跳出一个新的控制台(类似下图)
    在这里插入图片描述
  • 随后浏览器会自动跳出窗口,如果没有自动打开就手动在浏览器输入红框中的URL。窗口各功能如下,在右侧可以创建jupyter记事本啦。
    在这里插入图片描述
  • 梦开始的地方:hello world
    在这里插入图片描述
  • 运行当前选定框
    在这里插入图片描述
    Jupyter记事本打开并且可以使用啦!
  • 【完成🎉】Jupyter的使用

Jupyter的快捷启动

  • 在启动窗口 start jupyter lab [--notebook-dir="c:/directory"]后,你的开始菜单栏中会出来这样的一个程序
    在这里插入图片描述
  • 之后只要点击该图标,就能够快速打开你的Jupyter记事本啦。
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加:2021-07-31 16:38:15  更:2021-07-31 16:40:32 
 
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