Anaconda--机器学习环境搭建

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使用Anaconda为机器学习和深度学习设置Python环境

一、安装Anaconda，并更新到最新版本

       1.Anaconda 安装：

• 官方网站下载地址 https://www.anaconda.com/download/  
• 清华镜像下载  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

       2.版本检测

      使用Anaconda Navigator和图形开发环境，现熟悉conda命令

• 打开终端（命令行窗口）
• 输入以下命令确定conda已正确安装

conda -v

结果显示

(base) C:\Users\DoubleA>conda -V
conda 4.5.12

       确认Python应该安装

(base) C:\Users\DoubleA>python -V
Python 3.7.1

  如果命令不起作用或出现错误，请查看文档以获取适用于您平台的帮助

   3. 确认您的conda环境 是最新的，键入

conda update conda
conda update anaconda

           4.确认您的Scipy环境

     下面的脚本将打印机器学习所需的关键SciPy库的版本号，特别是Scipy，NumPy，Matplotlib,Pandas,Statsmodels和Scikit-learn

打开文本编辑器并将脚本复制黏贴到编辑器中

# scipy
import scipy
print(‘scipy: %s‘ % scipy.__version__)
# numpy
import numpy
print(‘numpy: %s‘ % numpy.__version__)
# matplotlib
import matplotlib
print(‘matplotlib: %s‘ % matplotlib.__version__)
# pandas
import pandas
print(‘pandas: %s‘ % pandas.__version__)
# statsmodels
import statsmodels
print(‘statsmodels: %s‘ % statsmodels.__version__)
# scikit-learn
import sklearn
print(‘sklearn: %s‘ % sklearn.__version__)

       将文本另存为version.python 点击运行，生成版本信息，将输出复制粘贴到versions.python下面，并注释掉

scipy: 1.1.0
numpy: 1.15.4
matplotlib: 3.0.2
pandas: 0.23.4
ststusmodels: 0.9.0
sklearn: 0.20.2

 5.更新scikit-learn Library

   在这一步中，我们将更新用于Python机器学习的主库，名为scikit-learn

        更新scikit-learn 最新版本

conda update scikit-learn

6.安装深度学习库

        安装用于深度学习的Python库，特别是：Theano,TensorFlow和Keras

        使用Keras进行深度学习，而Keras只需要安装Theano或Tensorflow中的一个

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原文地址：https://www.cnblogs.com/gsdoublel/p/10197760.html