윈도우즈에python 머신 학습 환경 설정하기

디렉토리:

introduction

First steps

Setting up the environment folder

creating the custom environment

Jupyter notebook interface

How to exit from the environment

Final thoughts

소개하다.

python을 사용하여 기계 학습을 할 수 있도록 우리는 먼저 환경을 설정해야 한다.
python을 위한 기계 학습 환경을 만들기 위해서는 Anaconda가 필요합니다. 이것은 소프트웨어로 우리가 실제적으로 시작하는 데 필요한 모든 소프트웨어 패키지를 포함합니다.
Anaconda의 무게는 약 3천메가바이트로 우리가 필요로 할 수 있는 모든 도구를 가지고 있지만 초보자에게는 압도적이다. 우리는 모든 도구를 영원히 사용하지 않는다. 적어도 현재, 모든 도구. 이것이 바로 우리가 미니콘다, 그리고 우리가 필요로 하는 모든 소프트웨어 패키지를 다운로드한 다음에 주피터 notebook으로 가져오는 이유이다. 이것은 데이터를 표시하는 좋은 소프트웨어이다.

첫걸음

미니콘다의 링크는 here입니다.
페이지에는 다음과 같은 내용이 표시됩니다.
첫 번째 클릭
미니콘다를 다운로드하려면 다른 소프트웨어를 설치하는 것과 같은 절차를 밟아야 하기 때문에 이 부분을 소개하지 않겠습니다.내용을 변경하지 않고 추출할 때까지 기다리려면 [다음]을 클릭하면 됩니다.
이전 이미지이므로 더 높은 버전의 설치를 원합니다.
환경을 설정하려면 anaconda 알림을 켜야 합니다. 이것은 기계 학습 환경을 활성화하는 특수 명령 알림입니다.

열면 앞에 있는 anaconda 명령 알림을 볼 수 있습니다.

이제 우리는 모든 기초 지식을 완성했으니 다음 부분을 살펴보자.

환경 폴더 설정

우선, 데스크톱에 폴더를 만들고 싶습니다. 그러면 쉽게 접근할 수 있습니다. 그러려면 이렇게 해야 합니다.

(base) C:\Users\name> cd Desktop

그중에 "name"는 당신의 사용자 이름입니다. 보시다시피 제 이름은 "gabri"입니다.
이제 데스크톱에서 명령 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

(base) C:\Users\name\Desktop>

이제 프로젝트를 포함하는 폴더를 만들고 패키지를 다운로드하기만 하면 됩니다.

(base) C:\Users\name\Desktop> mkdir sample_project

그리고 나서

(base) C:\Users\name\Desktop> cd sample_project

이제 프로젝트에 대한 모든 정보를 폴더에 저장하여 사용자 정의 환경으로 계속 설정할 수 있습니다.

사용자 정의 환경 만들기

예시 폴더에서 사용자 정의 환경을 효과적으로 만들려면 명령 알림부호 아래에 입력하십시오

(base) C:\Users\name\Desktop\sample_project> conda create --prefix ./env pandas numpy matplotlib scikit-learn

근데 우리 여기서 뭐해?
폴더 env를 만들고 있습니다. 사용자 정의 환경이 될 것입니다.
명령을 입력하면

아래로 스크롤하면 계속 요청하는 것을 볼 수 있습니다.
y만 입력하면 됩니다.

다운로드가 끝난 후 환경을 만들 것입니다. 활성화하려면 반드시

(base) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> conda activate C:\Users\name\Desktop\sample_project\env

현재 "(기지)"가 사라집니다. 경로는

(C:\Users\name\Desktop\sample_project\env) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> 

지금, 나는 일부러 아직 설치하지 않았다jupyter notebook.
환경 설정이 완료된 후 패키지/구성 요소를 설치하는 방법을 보여 드리기 위해서입니다.
타자

(C:\Users\name\Desktop\sample_project\env) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> conda install jupyter notebook 

다운로드가 완료되면, 주피터 notebook을 열고, anaconda 명령 알림부호에 이름을 쓸 수 있습니다

(C:\Users\name\Desktop\sample_project\env) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> jupyter notebook 

Jupyter 노트북 인터페이스

Jupyter는 브라우저에서 인터페이스를 열 것입니다. 거기에서 비슷한 것을 볼 수 있습니다

노트북 파일을 만들려면 새로 만들고 Python3을 누르십시오

클릭하면 새 탭이 열립니다.

이것은python의 셸과 유사합니다. 명령을 작성한 다음shift+enter로 명령을 실행할 수 있습니다

이제 마지막 단계는 기계 학습을 시작하는 데 필요한 모든 라이브러리를 가져오는 것이다.
jupyter 노트북 케이스 입력

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as ply
import sklearn # abbreviation of sci kit

이 모든 것은 우리의 기계 학습 환경을 세우기 위해서이다

어떻게 환경에서 벗어날 것인가

우리 환경을 떠나려면anaconda 명령 알림부호를 열고 control+c를 누르고enter를 눌러야 합니다

그리고 저희는 conda만 입력하면 돼요.

이제 이것은 더 이상 기계 학습 환경이 아니라 간단한 폴더이다.

마지막 생각

기왕 우리가 기계 학습 환경을 설치하는 데 필요한 모든 일을 완성한 이상 우리는 반드시 일을 시작해야 한다.