Construindo um ambiente Python para aprendizado de máquina com Miniconda [Windows 10]
Construir ambiente Python com Miniconda
É um método para construir um ambiente python com Miniconda em um PC com Windows 10.
Se você não está acostumado com isso, pode tropeçar ao construir o ambiente, então resumi os passos que até eu, que não sou engenheiro, poderia fazer.Acho que há muitas pessoas novas que desejam iniciar o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo com Python, então agradeceria se você pudesse consultá-lo.
O "Anaconda" é freqüentemente recomendado como um método de construção de um ambiente Python para iniciantes, mas é um desperdício porque você não pode usar bibliotecas que você não conhece.
Se você está tentando programar pela primeira vez, ou se deseja experimentar o aprendizado de máquina no Windows por enquanto, a configuração com o Miniconda é fácil e correta.Também é útil ser capaz de usá-lo adequadamente se você conseguir entender os pacotes instalados por si mesmo.
Por outro lado, diz-se que aqueles que estão acostumados a programar e aqueles que estão envolvidos no desenvolvimento devem construir o ambiente exclusivamente em Python e pip / venv.Isso ocorre porque computadores como os usados por desenvolvedores usam Mac OS ou Linux como sistema operacional, e eles entram em conflito com o Python, que é incluído como padrão nesses sistemas operacionais, e causam problemas.
Veja também aqui as diferenças entre o Anaconda e o Miniconda.
https://insilico-notebook.com/anaconda-vs-miniconda/Baixar e instalar
Requisitos do sistema Miniconda
Referência:https://conda.io/docs/index.html
Primeiro, baixe o instalador do site do miniconda.https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Baixe a versão do Windows de uma das molduras vermelhas.Você pode verificar se o seu PC é de 32 bits ou 64 bits clicando com o botão direito em "PC" no "Explorer" e selecionando "Propriedades".
Após o download, abra o instalador.Concorde e selecione "Just Me".
Selecione a pasta de instalação.A capacidade necessária é de cerca de 260 MB.
Após a conclusão da instalação, abra o "prompt do Anaconda" no menu iniciar.conda listSe você entrar, poderá ver a lista de itens instalados conforme mostrado abaixo.
Você pode ver que o Python 3.7.0 (a linguagem de programação de destino) e o conda (necessário para instalar várias bibliotecas) foram instalados corretamente.A instalação está concluída.
Configurações de ambiente virtual
Dependendo da biblioteca, a versão da outra biblioteca da qual ela depende é estritamente determinada e a operação pode não ser garantida com a atualização de uma das bibliotecas.Por exemplo, o scikit-learn não funciona a menos que seja numpy 1.8.2 ou superior, mas há coisas que quero fazer com as versões anteriores do numpy.
Na preparação para esses casos, você pode criar um ambiente (destino de instalação da biblioteca) para cada finalidade e usá-lo separadamente.
- Verifique o ambiente atual:
conda info -e(* É adicionado ao ambiente atual. Primeiro, diretamente sob o destino da instalação) - Criação de um ambiente virtual:
conda create -n 仮想環境名 - Seleção de ambiente virtual:
activate 仮想環境名
Agora você pode instalar a biblioteca com conda ou pip no ambiente virtual de sua escolha.
Instalação de biblioteca
Basicamente, basta inserir o seguinte prompt conda.
Uma lista é exibida em uma linha incluindo os pacotes que precisam ser instalados juntos, e "Proceed ([y] / n)?" É confirmado, então digite y.
conda install Nome da biblioteca a ser instalada Continuar ([s] / n)? y
Esta é uma biblioteca típica para aprendizado de máquina.conda installSe você entrar depois, poderá instalar tudo de uma vez.
conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib
numpy: para cálculo numérico
pandas: para pré-processamento de dados
scikit-learn: para aprendizado de máquina
matplotlib: Para desenho gráfico
Os pacotes de acessórios necessários para executá-los (por exemplo, numpy, scipy para scikit-learn) também são instalados.
Como advertência, você não deve instalar bibliotecas não-conda com pip (O ambiente do Anaconda foi corrompido quando pensei que o Notebook Jupyter não iria iniciar).
Já aconteceu, mas o ambiente conda está quebrado e tenho que reinstalá-lo.