오라일리 책 "0부터 만드는 Deep Learning"의 환경 준비를 apt-get으로 (Debian 8)
2002 단어 데비안파이썬DeepLearning
설치
책에서는 Anaconda의 이용이 추천되고 있습니다만, apt-get로 손 빼고.
$ sudo apt-get install python3 python3-numpy python3-matplotlib
"python"이 아니라 "python3"에서 실행
Debian 8(jessie)에서 "python"은 Python 2.x 시스템을 가리키도록 되어 있습니다.
"python3"에서 Python 3.x 시스템이 시작됩니다.
$ python3
Python 3.4.2 (default, Oct 8 2014, 10:45:20)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([0, 1])
>>> w = np.array([0.5, 0.5])
>>> np.sum(w*x)
0.5
덤: CUI 환경에서 matplotlib를 사용하는 경우
표준이라면 그래프를 그리려고 '화면 아라간얀카'라고 화난다.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.arange(0, 6, 0.1)
>>> y = np.sin(x)
>>> plt.plot(x,y)
(省略)
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
서버에서 matplotlib로 plot 한 결과를 파일 출력 | mwSoft 를 참고로 파일에 떨어뜨리게 하면 괜찮습니다.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.use('Agg')
>>>
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.arange(0, 6, 0.1)
>>> y = np.sin(x)
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7fcb0656ada0>]
>>> plt.savefig('sinwave.png')
sinwave.png (헛됨)
※ 샘플 코드의 원본 재료 : GitHub: oreilly-japan/deep-learning-from-scratch
Reference
이 문제에 관하여(오라일리 책 "0부터 만드는 Deep Learning"의 환경 준비를 apt-get으로 (Debian 8)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/yamaguchi-39/items/2aa7bf2d4b03a4ad4bae텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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