如何很爽的做深度学习——python选手的环境

本文详细介绍如何使用Python进行深度学习的环境搭建,包括选择Python的原因、Jupyter的使用优势及Anaconda的便捷安装方法,帮助读者快速上手深度学习。

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如何很爽的做深度学习——python选手的环境


上一篇文章简单介绍了做深度学习需要搭建的硬件和系统环境,算是开胃菜!希望大家已经有一个ubuntu系统和CUDA环境,这是接下来一切的基础。
接下来我们将针对使用Python的选手说说用python写深度学习我们需要哪些东西。

python的好处

这个可以写一本书,但个人认为,可以概括为一个字——快,编码快,出效果块。初学深度学习的同学,在犹豫python还是C++入门,想用的爽一点,就果断Python吧。

编码环境

个人认为python用的比较舒服的环境当属jupyter,简单易用。还有一个搞深度学习同学无法拒绝的理由就是jupyter可以在远程服务器使用。对于使用服务器GPU搞训练的同学无疑是巨大的便利。

anconda使用

对于python需要import的各种库,一定另许多想要一口气跑通开源工程的小伙伴很不爽。个人感觉用了conda之后,各种conda install ***统统搞定。
anconda的安装大家讲的很多,就不罗嗦了。传送
有了anconda,tensorflow安装、caffe安装变得很简单。
conda install tensorflow-gpu(tensorflow有了)
conda install keras
。。。

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