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python机器学习密码之初来乍到

机器学习近来火得可谓人尽皆知。其实楼主现在的研究方向是椭圆曲线密码的硬件实现。so,我一直以为这跟Python,神经网络啥的确是八竿子打不着,然而,这个世界上就是不缺那种能开先河能摆证据撂服众生的大神。举个栗子这篇文章learing the enigma with recurrent Neural Networks。是 2017年发表于AAAI 的一篇文章,AAAI 2017是指第31届人工智能大会AAAI-17,是人工智能领域的最重磅会议之一。所以楼主也是很好奇,这里的RNN究竟是对我们一个世纪之前的简单的多表代换密码enigma做了什么,会如此的有价值呢。说起enigma,我也强烈推一波卷福气质图灵大神版的电影《模仿游戏》,主要是关于二战时期,以希特勒为首的纳粹国依靠enigma密码设备加密通讯,战事顺风顺水。所谓魔高一尺道高一丈,盟国就出现了以图灵为首的科研团队,各种剧情起承转合可能有失真实,但是结局很surprise,图灵成功破解该密码机。额,,言归正传,这篇论文呢,我仔细看了,并将其翻译为中文用RNN学习Enigma(如果显示文件正在转码,直接下载即可)。然后根据该论文中所讲,我就去github上下载了相关代码All Code。 作为一个python完全的小白,接下来便是急不可耐的想试试下这些代码真的如文中所述如此机智。

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为Anaconda安装tf、pytorch、keras

# Anaconda3介绍 简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。 先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点: 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。在数据分析中,你会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包,包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢?比如你在A项目中用到了Python2,而新的项目要求使用Python3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow,并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务;并使用会话(Session)来执行图,通过Session.close()来关闭会话(这是一种显式关闭会话的方式)。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!

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