目錄
- 前言
- 什么是pip
- 再說 pip, 它就像應(yīng)用寶
- 下面給我們的手機安裝應(yīng)用寶
- Centos 安裝pip for python2
- 試用pip來安裝庫
- 配置國內(nèi)的Pypi鏡像倉庫
- 安裝virtualenv
- 玩轉(zhuǎn)深度學習框架tensorflow
- 總結(jié)
前言
學會Python很重要,懂了基礎(chǔ),再學會pip更加重要!
就像手機安裝應(yīng)用一樣簡單,學委帶著你在主機上安裝pip,再安裝虛擬環(huán)境(virualenv),最后簡單試水深度學習框架tensorflow!知識量很多,耐心看吧。
學委想說,Python其實就跟白開水一樣,沒有那么難,把握住了,上面的東西隨便玩!
你本來就學會了Python就是沒有找到好玩的庫,結(jié)果半路跑去玩游戲了,或者半路跑去學Java/C++了多么浪費天賦?。」?/p>
什么是pip
先說Python 庫, 它就像一個手機App
小白可以這樣理解,一個python庫,就像手機里面的一個App,一個普通應(yīng)用一樣。
一個python 庫就是將Python代碼組織在一個文件夾或者多個作為一個整體單位發(fā)行出去的代碼庫。
很多開發(fā)者做了一個優(yōu)秀的庫之后會發(fā)布到pypi網(wǎng)站(如下),這也是python開源的基礎(chǔ)。
再說 pip, 它就像應(yīng)用寶
對小白來說pip就像你的華為手機里面的應(yīng)用市場App或者像騰訊應(yīng)用寶App一樣的玩意。
它能夠給你搜索下載其他App。pip是一個用來安裝python庫的工具,類似NodeJS的npm。
開發(fā)者可以貢獻自己開發(fā)好的代碼到pypi,再使用pip就從pypi查找下載一個python 模塊。
這樣我們就能在項目中引入其他人的python 庫的模塊了。
比如requests這個模塊,可以引入用來訪問http(s)鏈接。
下面是pip的使用幫助提示:
下面給我們的手機安裝應(yīng)用寶
沒打錯,給我們的云主機安裝pip。
先查看版本號,很多服務(wù)器默認都會安裝python 2.7(沒辦法,圖方便,也有很多懶人不升級python的,而且依然還有不少項目仍在用python2的)
python -V #查看版本號
Centos 安裝pip for python2
雷學委準備了下面的腳本,只要你有一個Linux操作系統(tǒng)(云/虛擬機都行),執(zhí)行下面的腳本可以安裝pip。
#!/bin/sh
#雷學委建議懂得朋友修改下面代碼,安裝pip for python3
#python3
#getPip=https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
#python2
getPip=https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py
pipFile=./get-pip.py
if [ ! -e ${pipFile} ] ; then
echo "download pip"
wget ${getPip} -O ${pipFile}
fi
python ${pipFile}
安裝效果圖:
好了,其實到這里,你一樣安裝了第一個python應(yīng)用,可以三連了。
試用pip來安裝庫
查看版本:pip -V
其實pip本身也是python社區(qū)里面的一款爆品應(yīng)用。
它本身也是一個python 庫。
#pip 搜索requests這個庫
pip search requests
#pip 安裝requests這個庫
pip install requests
配置國內(nèi)的Pypi鏡像倉庫
因為學委這臺主機是騰訊云的,所以配了騰訊的倉庫?。ㄈ绻v訊云看到了這篇文章,希望給博主多一些優(yōu)惠,哈哈哈)
[global]
index-url = http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.tencentyun.com
國內(nèi)的一些Pypi鏡像
阿里云
mirrors.aliyun.com/pypi/simple…
清華大學
pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
校驗是否配置生效:
查看你安裝的應(yīng)用 - pip 查本地庫
比如下面的命令:
#查看本地安裝的python庫
pip list
#比如你裝了tensorflow,可以查看這個庫的詳細信息,版本依賴等
pip show tensorflow
查看tensorflow這個深度學習庫的信息
試用pip安裝其他'應(yīng)用‘
安裝virtualenv
virtualenv 是一個提供了一個獨立的項目環(huán)境,它隔離了python項目跟系統(tǒng)python的依賴(比如site-packages)內(nèi)的一些非官方發(fā)行的包。
當然,它也是一個python module。擁有它,你可以讓自己的每個項目獨立管理自己依賴的python庫。
簡單來說,virtualenv就相當于,送您一部備用手機。
你在上面安裝其他應(yīng)用,隨便亂裝都不會影響到主手機的使用。
同理,你可以使用virtualenv來創(chuàng)建多個備用手機環(huán)境。
下面是比較繞的正式說法(小白可以不看)。
有了virtualenv,就能實現(xiàn)單個項目(自己)的庫自己管理,而不跟系統(tǒng)Python公共庫路徑混起來! 多個Python 項目也能互相獨立使用不同版本的python庫。
雷學委希望大家都有這個好習慣,多使用virtualenv來隔離不同python項目!(其實這個小技巧就應(yīng)該給三連了?。?br />
看到這里,繼續(xù)安裝吧
安裝效果如下,pip幫我們下載安裝virtualenv庫,并下載安裝到本機了。這就是應(yīng)用市場下載安裝一個應(yīng)用一樣一樣的!
玩轉(zhuǎn)深度學習框架tensorflow
使用virtualenv 創(chuàng)建一個項目并進入目錄,激活切換到虛擬環(huán)境
virtualenv tensorflow-demo
cd tensorflow-demo
source bin/activate
下面先看運行效果
總共執(zhí)行5個迭代,訓練模型,最后評估出來的模型準確度為0.9768(比第一代 0.9147提高了6個百分點)
具體操作和項目配置
安裝tensorflow
雷學委建議大伙先收藏,懶人直接復制代碼:
import tensorflow as tf
#http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ - mnist數(shù)據(jù)集,就是一些專業(yè)人員整理的方便機器學習初學者做學習訓練的一些數(shù)據(jù)
mnist = tf.keras.datasets.mnist
#加載訓練數(shù)據(jù)(60K個樣本)和測試數(shù)據(jù)(10K個樣本)
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
#定義一個模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
#編譯配置模型的優(yōu)化器,損耗函數(shù),以及檢驗指標
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
#開始訓練,執(zhí)行5個迭代
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
#評估模型,verbose=2表示每一代處理當作一行輸出
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
這個模型對60K圖片樣本進行識別,進行5輪迭代的模型訓練。(官方寫的60K,下一篇給大伙數(shù)數(shù))
最后再使用測試數(shù)據(jù)集對訓練好的模型進行評估。
是不是上面的代碼看不懂?過來看看下面的人話吧。
這個過程就相當于整個字庫里面有100個字,你拿了90個字來臨摹,臨摹了5遍毛筆字,每次都看一下跟標準字體貼合率(準確率)。
最后在把另外10個字丟給你寫,寫完看看你寫字的準確率,寫的夠不夠標準。
你就像一個被不斷訓練的模型,字庫/測試字庫都是用來訓練的數(shù)據(jù)
只要給你訓練的足夠多,你就能夠?qū)懗龈每锤鼧藴实淖?,懂了嗎?學習知識也是一樣的。
好了,本文的重點是安裝掌握pip,順便玩第一個DL應(yīng)用。
再看看這個圖,你懂了嗎?請記住這個圖!
先寫到這里了。恭喜你,看到這里已經(jīng)超值了,幾分鐘到功夫,學到這么多
參考鏈接
- Python共享中心倉庫
- VirtualEnv
- TensorFlow初學者快速入門
總結(jié)
到此這篇關(guān)于pip快速體驗深度學習應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pip快速體驗學習應(yīng)用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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