تثبيت بيئة تعلم الآلة المعتمدة على بايثون في نظام Windows 10

دليل سهل للبدء بالتعلم الآلي

تصوير أحمد ديريني على Unsplash

الغرض: تثبيت بيئة تستند إلى Python للتعلم الآلي.

تم تجميع مجموعة التعليمات التالية من عبر الويب وتم كتابتها لنظام التشغيل Windows 10. آخر اختبار في 02/09/2019.

نظرة عامة

عندما دخلت تعلم الآلة لأول مرة ، استغرق الأمر بضع ساعات لمعرفة كيفية ضبط بيئة بيثون بشكل صحيح. بدافع الإحباط ، قررت أن أكتب هذا المنشور لمساعدة أي شخص يمر بهذه العملية. سنبدأ بتثبيت Anaconda Navigator والذي سيتيح لنا إنشاء بيئات مستقلة ، وهذا سيكون مفيدًا جدًا. بالإضافة إلى ذلك ، مع Anaconda يمكننا بسهولة تثبيت وحدات بيثون المتوافقة مع أوامر بسيطة للغاية. أخيرًا ، يمكننا استخدام أناكوندا للحصول على سبايدر - بيئة تطوير بيثون العلمية. إذا اتبعت الإجراء خطوة بخطوة الموضح أدناه ، فستثبت Tensorflow و Keras و Scikit-Learn في أي وقت من الأوقات.

الحصول على اناكوندا

من أجل البدء في بناء نماذج التعلم الآلي (ML) باستخدام Python ، سنبدأ بتثبيت Anaconda Navigator. يوفر Anaconda طريقة فعالة وسهلة لتثبيت وحدات Python على جهازك. اذا هيا بنا نبدأ.

  1. قم بتنزيل وتثبيت أحدث إصدار من Anaconda Navigator لنظام التشغيل الخاص بك.

2. تابع معالج التثبيت ولكن تخطي الخطوة التي تحتاج إلى تنزيل وتثبيت VS ، وسوف نقوم بذلك لاحقًا. بالإضافة إلى ذلك ، تأكد من تثبيت Anaconda Navigator لمستخدم واحد. في وقت كتابة هذه المجموعة من التعليمات ، أدى تثبيت VS باستخدام معالج الإعداد إلى فشل تثبيت Anaconda. بالإضافة إلى ذلك ، قد يؤدي تثبيت Anaconda لجميع المستخدمين إلى حدوث مشكلات. على سبيل المثال ، لن تتمكن من تثبيت أي وحدات لأن Anaconda لن تتمتع بالامتيازات اللازمة.

تأكد من تثبيت Anaconda على المستخدم الحالي ، وإلا فقد تواجه مشكلات على الطريق.تخطي هذه الخطوة. سوف نحقق ذلك في القليل.

3. قم بتشغيل Anaconda Navigator وحدد علامة التبويب الصفحة الرئيسية ، ويجب تحديده افتراضيًا. ابحث عن لوحة رمز VS وانقر على زر التثبيت. هذا سيستغرق دقيقة أو دقيقتين.

بعد تثبيت VS Code ، ستتمكن من رؤية زر

intalling keras و tensorflow

الآن وبعد أن قمنا بتثبيت Anaconda ، دعنا ندخل Keras و Tensorflow في الجهاز الخاص بنا.

4. أغلق Anaconda Navigator واطلق Anaconda Prompt. قم بتشغيل Anaconda للمطالبة بالبحث عنه في شريط بحث windows. يجب أن تفتح المحطة التالية. لاحظ أن هذا سيفتح على بيئة قاعدة أناكوندا.

5. إنحدار Python إلى إصدار متوافق مع Keras & Tensorflow. ستبدأ أناكوندا في البحث عن جميع الوحدات المتوافقة لبيثون 3.6. وهذا قد يستغرق بضع دقائق. للرجوع إلى Python 3.6 ، استخدم الأمر التالي:

كوندا تثبيت الثعبان = 3.6

بعد حل البيئة ، ستعرض لك Anaconda جميع الحزم التي سيتم تنزيلها.

6. قم بإنشاء بيئة كوندا جديدة حيث سنقوم بتثبيت وحداتنا لتصميم نماذجنا باستخدام GPU. للقيام بذلك ، قم بتنفيذ الأمر التالي:

كوندا خلق - اسم PythonGPU

ملاحظة: تأكد من أن لديك بطاقة رسومات NVIDIA. إذا لم تقم بذلك ، فقم بتثبيت إصدار وحدة المعالجة المركزية من Keras.

إذا كنت تريد استخدام وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك بدلاً من ذلك ، فقم بتنفيذ الأمر التالي:

كوندا خلق - اسم PythonCPU

اتبع الإرشادات المعروضة على المحطة. تمنح بيئات Conda المستخدم حرية تثبيت وحدات محددة للغاية والتي هي موائل مستقلة. شخصيا ، أنا خلقت بيئتين. واحد حيث يمكنني بناء نماذج بلدي باستخدام وحدة المعالجة المركزية والآخر حيث يمكنني بناء نماذج بلدي باستخدام GPU. لمزيد من المعلومات حول بيئات كوندا ، أقترح عليك إلقاء نظرة على الوثائق الرسمية.

7. لتنشيط بيئة الشقة التي تم إنشاؤها للتو ، استخدم:

تفعيل PythonGPU أو تفعيل PythonCPU

لإلغاء تنشيط استخدام البيئة:

كوندا إلغاء تنشيط

لا تقم بإلغاء تنشيط البيئة حتى الآن ، فنحن على وشك تثبيت كل الأشياء الجيدة.

8. لتثبيت إصدارات Keras & Tensorflow GPU ، تقوم الوحدات النمطية اللازمة لإنشاء نماذجنا باستخدام GPU لدينا ، بتنفيذ الأمر التالي:

كوندا تثبيت -C أناكوندا keras-gpu

إذا كنت تريد استخدام وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك لإنشاء نماذج ، فقم بتنفيذ الأمر التالي بدلاً من ذلك:

كوندا تثبيت -C أناكوندا keras

سيبدأ الكثير من الأشياء التي تحدث على الكمبيوتر. بمجرد توقف الجنون ، يمكننا المضي قدمًا. لا تغلق أي شيء حتى الآن.

الحصول على سبايدر وحزم بيثون الأخرى للتعلم الآلي / التعلم العميق

الآن قد ترغب في أن يقوم جزء من البرنامج بكتابة وتنفيذ برامج Python النصية الخاصة بك. يمكنك دائمًا استخدام Vim لكتابة وتحرير برامج Python النصية الخاصة بك وفتح محطة أخرى لتنفيذها. ومع ذلك ، ستفقد جميع الميزات الرائعة التي يقدمها Spyder.

9. تثبيت سبايدر.

كوندا تثبيت سبايدر

10. تثبيت الباندا. Pandas هي مكتبة قوية للغاية وتسمح لك بسهولة قراءة البيانات ومعالجتها وتصورها.

كوندا تثبيت -C أناكوندا الباندا

إذا كنت ترغب في قراءة ملفات Excel باستخدام Pandas ، فقم بتنفيذ الأوامر التالية:

كوندا تثبيت -C أناكوندا xlrd

كوندا تثبيت -C أناكوندا إكسلوت

11. تثبيت مكتبة Seaborn. Seaborn هي مكتبة مذهلة تسمح لك بتصور بياناتك بسهولة.

كوندا تثبيت -C أناكوندا seaborn

12. لتثبيت scikit التعلم.

كوندا تثبيت -C أناكوندا scikit- التعلم

13. تثبيت وسادة للتعامل مع الصور

كوندا تثبيت وسادة

إضافة وحدات مفقودة

الآن يجب أن تشعر بالراحة عند تثبيت الوحدات النمطية باستخدام الأمر conda. إذا كنت بحاجة إلى وحدة نمطية محددة ، فما عليك سوى أن تقوم بشيء ما على Google عبر الخطوط التالية:

مكتبة أناكوندا

إذا واجهت أي مشاكل في البحث في الويب. من المرجح أنك لست أول شخص يواجه خطأً معينًا.

إطلاق Spyder والتحقق من أن جميع الوحدات تم تثبيتها بشكل صحيح

لتشغيل Spyder ، قم أولاً بتنشيط بيئة conda التي تريدها (PythonCPU أو PythonGPU) وتنفيذ الأمر التالي:

سبايدر

لضمان تثبيت كل شيء بشكل صحيح ، قم بتنفيذ سطور التعليمات البرمجية التالية على وحدة التحكم python:

استيراد numpy كـ np # لإجراء العمليات الحسابية العددية السريعة
استيراد matplotlib.pyplot كما PLT # لصنع المؤامرات
استيراد الباندا كما PD # صفقات مع البيانات
استيراد بحار كما sns # يجعل المؤامرات الجميلة
من sklearn.preprocessing استيراد StandardScaler # Testing sklearn
استيراد tensorflow # الواردات tensorflow
استيراد keras # استيراد keras

إذا لم تشاهد أي أخطاء في ModuleImport ، فأنت الآن جاهز لبدء تصميم النماذج المعتمدة على تعلم الآلة باستخدام Keras و Tensorflow و Scikit-Learn.

يمكنك أن تجد لي في LinkedIn.