CNN学习:环境的搭建

1.安装Anaconda

Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,最新的版本自带Python3,安装了它就不用再为各种各样的依赖问题烦恼了!

官网下载(速度较慢)

清华镜像下载

网盘下载

我安装的是Anaconda3 5.0.0版本 自带的Python3.6,下面是安装界面:

点击Next,之后的两个选项全勾上就可以,之后就一直Next。 安装完成后,开始菜单栏会出现如下几个软件:

打开 Anaconda Prompt, 输入:

设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,把镜像地址改为清华大学镜像站下载速度就非常快了。

2.安装Pycharm

PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,也是我比较喜欢的IDE。

网盘链接:

安装过程不再赘述 ,下面是一些必要的设置:

1.确定是Anaconda3下的Python(如果还安装了其他Python版本的话)

2.设置外观

3.设置字体(默认字体太小了)

3.安装TensorFlow-CPU版本

打开开始菜单中的Anaconda Prompt:

1.在 Anaconda Prompt 窗口输入:

回车

2.中间会有一个确定安装依赖的步骤,输入Y

3.安装TensorFlow-CPU 版本(使用清华大学镜像仓库,下载速度快):

之后进入安装过程。

3.安装成功后继续输入:

激活TensorFlow虚拟环境

不使用 TensorFlow 时,使用以下命令关闭

4.安装keras(可选)

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行,更快速的编写自己的神经网络。

首先进入anaconda prompt:

(1)安装keras

(2)安装MinGW环境

5.完成

全部安装完成后打开Pycharm简单设置一下即可开始学习啦,首先推荐Mnist数据集进行手写数字的识别,它是深度学习的“Hello world”。

推荐学习:

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180612G0AEQ500?refer=cp_1026
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