Keras 简明教程

Keras - Installation

本章介绍了如何在机器上安装 Keras。在进入安装之前，让我们了解 Keras 的基本要求。

Prerequisites

您必须满足以下要求 −

  1. 任何操作系统（Windows、Linux 或 Mac）

  2. Python 3.5 或更高版本。

Python

Keras 是基于 Python 的神经网络库，因此必须在您的机器上安装 Python。如果已在您的机器上正确安装了 Python，请打开终端并输入 python，您会看到类似于下面指定的响应，

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，最新版本是“3.7.2”。如果未安装 Python，请访问官方 Python 链接 - www.python.org 根据您的操作系统下载最新版本并立即在您的系统上安装。

Keras Installation Steps

Keras 安装非常容易。按照以下步骤，可以正确安装系统中的 Keras。

Step 1: Create virtual environment

Virtualenv 用于管理不同项目的 Python 包。这有助于避免破坏在其他环境中安装的包。因此，在开发 Python 应用程序时，始终建议使用虚拟环境。

Linux/Mac OS

对于 Linux 或 mac OS 用户，转到项目根目录，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，将在安装位置中使用 bin,lib and include folders 创建“kerasenv”目录。

Windows

Windows 用户可以使用以下命令，

py -m venv keras

Step 2: Activate the environment

此步骤将在 shell 路径中配置 python 和 pip 可执行文件。

Linux/Mac OS

现在，我们已经创建了一个名为“kerasvenv”的虚拟环境。进入该文件夹，然后键入以下命令，

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

Windows

Windows 用户进入“kerasenv”文件夹并键入以下命令，

.\env\Scripts\activate

Step 3: Python libraries

Keras 依赖于以下 python 库。

  1. Numpy

  2. Pandas

  3. Scikit-learn

  4. Matplotlib

  5. Scipy

  6. Seaborn

希望您已在系统中安装了以上所有库。如果未安装这些库，请使用以下命令逐个安装。

numpy

pip install numpy

您可能会看到以下响应，

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

pandas

pip install pandas

我们可以看到以下响应，

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

我们可以看到以下响应，

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

scipy

pip install scipy

我们可以看到以下响应，

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-learn

它是一个开源机器学习库。它用于分类、回归和聚类算法。在进行安装之前，它需要以下内容 -

  1. Python 版本 3.5 或更高

  2. NumPy 版本 1.11.0 或更高

  3. SciPy 版本 0.17.0 或更高

  4. joblib 0.11 or higher.

现在，我们使用以下命令安装 scikit-learn -

pip install -U scikit-learn

Seaborn

Seaborn 是一个神奇的库，它允许你轻松地可视化你的数据。使用以下命令进行安装 -

pip install seaborn

你可能会看到如下所示的类似信息 -

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

Keras Installation Using Python

截至目前，我们已经完成了安装 Kera 的基本要求。现在，使用如下所示的相同过程安装 Keras -

pip install keras

Quit virtual environment

在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

Anaconda Cloud

我们相信你已经在你的机器上安装了 anaconda cloud。如果未安装 anaconda，请访问官方链接， https://www.anaconda.com/download 并根据你的操作系统选择下载。

Create a new conda environment

启动 anaconda 提示，这将打开基础 Anaconda 环境。让我们创建一个新的 conda 环境。此过程类似于 virtualenv。在你的 conda 终端中键入以下命令 -

conda create --name PythonCPU

如果你愿意，你还可以使用 GPU 创建和安装模块。在本教程中，我们遵循 CPU 说明。

Activate conda environment

要激活环境，请使用以下命令 -

activate PythonCPU

Install spyder

Spyder 是用于执行 python 应用程序的 IDE。让我们使用以下命令在我们的 conda 环境中安装这个 IDE -

conda install spyder

Install python libraries

我们已经知道 keras 所需的 python 库 numpy、pandas 等。你可以使用以下语法安装所有模块 -

Syntax

conda install -c anaconda <module-name>

例如，你想要安装 pandas -

conda install -c anaconda pandas

与相同的方法一样，尝试自己安装剩余的模块。

Install Keras

现在，一切都看起来不错，所以你可以使用以下命令开始 keras 安装 -

conda install -c anaconda keras

Launch spyder

最后，使用以下命令在您的 conda 终端中启动 spyder −

spyder

为了确保一切都正确安装，导入所有模块，它会添加所有内容，如果出现任何问题，您将收到 module not found 错误消息。