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  Keras - 安装

  • 简述

    本章介绍如何在您的机器上安装 Keras。在开始安装之前，让我们先了解一下 Keras 的基本要求。

  • 先决条件

    您必须满足以下要求 -
    • 任何类型的操作系统（Windows、Linux 或 Mac）
    • 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。如果你的机器上正确安装了 python，然后打开你的终端并输入 python，你会看到类似下面指定的响应， 
    

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并根据您的操作系统下载最新版本并立即将其安装到您的系统上。

  • Keras 安装步骤

    Keras 的安装非常简单。按照以下步骤在您的系统上正确安装 Keras。

    第一步：创建虚拟环境

    Virtualenv用于管理不同项目的 Python 包。这将有助于避免破坏安装在其他环境中的软件包。因此，始终建议在开发 Python 应用程序时使用虚拟环境。
    Linux/Mac 操作系统
    Linux 或 mac OS 用户，转到您的项目根目录并键入以下命令以创建虚拟环境， 
    

python3 -m venv kerasenv
    执行上述命令后，“kerasenv”目录将在您的安装位置创建包含bin、lib 和 include 文件夹。
    windows
    Windows 用户可以使用以下命令， 
    

py -m venv keras

    第二步：激活环境

    此步骤将在您的 shell 路径中配置 python 和 pip 可执行文件。
    Linux/Mac 操作系统
    现在我们创建了一个名为“kerasvenv”的虚拟环境。移动到文件夹并键入以下命令， 
    

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate
    windows
    Windows 用户进入“kerasenv”文件夹并输入以下命令， 
    

.\env\Scripts\activate

    第 3 步：Python 库

    Keras 依赖于以下 python 库。
    • Numpy
    • Pandas
    • Scikit-learn
    • Matplotlib
    • Scipy
    • Seaborn
    希望您已经在系统上安装了上述所有库。如果没有安装这些库，那么使用下面的命令一一安装。
    Numpy 
    

pip install numpy
    您可以看到以下响应， 
    

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。在移动到安装之前，它需要以下内容 -
    • Python 3.5 或更高版本
    • NumPy 1.11.0 或更高版本
    • SciPy 0.17.0 或更高版本
    • joblib 0.11 或更高版本。
    现在，我们使用以下命令安装 scikit-learn - 
    

pip install -U scikit-learn
    Seaborn
    Seaborn 是一个令人惊叹的库，可让您轻松可视化数据。使用以下命令安装 - 
    

pip install seaborn
    您可以看到类似于下面指定的消息 - 
    

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

  • 使用 Python 安装 Keras

    至此，我们已经完成了安装Kera的基本要求。现在，使用下面指定的相同程序安装 Keras - 
    

pip install keras

    退出虚拟环境

    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 云

    我们相信您已经在您的机器上安装了 anaconda 云。如果没有安装anaconda，请访问官方链接，www.anaconda.com /distribution并根据您的操作系统选择下载。

    创建一个新的 conda 环境

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

conda create --name PythonCPU
    如果需要，您也可以使用 GPU 创建和安装模块。在本教程中，我们遵循 CPU 指令。

    激活 conda 环境

    要激活环境，请使用以下命令 - 
    

activate PythonCPU

    安装 spyder

    Spyder 是一个用于执行 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

    安装python库

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

conda install -c anaconda <module-name>
    例如，您想安装 pandas - 
    

conda install -c anaconda pandas
    像同样的方法，自己尝试安装剩余的模块。

    Keras 安装

    现在，一切看起来都不错，因此您可以使用以下命令开始 keras 安装 - 
    

conda install -c anaconda keras

    启动 spyder

    最后，使用以下命令在您的 conda 终端中启动 spyder - 
    

spyder
    为确保一切安装正确，导入所有模块，它将添加所有内容，如果出现任何问题，您将收到模块未找到错误消息。
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