Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 官方网站 https://jupyter.org/
安装
如果你安装了 Anaconda,Jupyter Notebook 已经被打包安装了. 想要重新安装
conda install jupyter notebook
如果你并没有安装 Anaconda, 使用 python
- pip install --upgrade pip# 使用 python
- pip3 install --upgrade pip #使用 python 3.0 以上
启动运行
jupyter notebook
会在浏览器中打开
Jupyter Notebook 浏览器界面
新建 python3 文件, 实际是支持 python3 的 ipynb 文件, 支持你分部分运行代码, 并且有非常干净的 UI
选择 python3 文件
示例
选择一个目标模块, 点击运行. 如果当前模块需要先运行其他模块的话, 则需要先运行其他模块.
每一个模块可以选择四个不同的内容模式, 效果如图所示
Jupyter Notebook 支持的不同内容格式
Tensorflow
选择 Tensorflow 的原因基本符合我在上一遍的选择原因, 而且已经有很多的文章比较不同框架的优劣, 在此不再赘述. Tensorflow 最为当下最流行的框架, 可以用于基本上所有方向的机器学习研究, 对于大部分学习者而言是个不错的选择. 框架如同语言一样, 只是方便我们使用的工具. 我们最终的目的还是功能的实现, 所以当我们遇到一个框架的短板时, 自然可以考虑使用其他的框架来代替.
安装
conda install -c conda-forge tensorflow
检测
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" # 使用 python3
如果能够得到版本号而不报错, 则证明安装成功.
注意!
macOS 用户在第一次打开 Jupyter Notebook 并 import tensorflow 时会出现错误:
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found mk2iomp5md.dll already initialized
这是 macOS 特有的问题
解决方案一:
在运行开始加入:
- import os
- os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
解决方案二:
conda install nomkl
解决方案三:
检查 model 版本问题, 升级到最新版本, 或者降级到安全版本
Python
为什么使用 python 是个老生常谈的问题, 虽然见仁见智, 但是有一些普遍的共识:
1. 上手简单, 学习快
2. 广泛的框架接口支持
3. 活跃的开源社区
4. 成熟丰富的资源库
5. 更精炼的代码风格, 节省开发成本
市面上有太多的 python 教程, 大家可以随意搜索一下, 不建议刚开始学习的同学直接看文档. 文档对于各个版本之间的区别, 以及你在开发过程中遇到不确定的使用方法时, 是个很好的查询地点. 到那时刚开始杰出 python 的同学肯定会觉得文档无聊. 建议大家了解了 python 的基本操作后, 上手一个简单的项目, 边做边学, 相信很快就能够入门到放弃精通.
来源: http://www.jianshu.com/p/a7922a7c6113