4、深度学习环境与 Pandas 数据框入门

深度学习与Pandas数据框入门指南
最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
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深度学习环境与 Pandas 数据框入门

1. 深度学习开发环境选项

在开启深度学习项目之前，你需要拥有一个能提供所需硬件和软件栈的环境。以下是一些深度学习环境的选择：

1.1 本地环境

可以在标准的 Windows 或 Linux 环境中运行代码示例。不过，使用具备深度学习特定硬件的环境能加快模型训练过程，但并非必需。例如，在配置为 8GB 内存和单核处理器的 Windows 10 笔记本电脑上，以及 Paperspace Gradient 环境中都能运行代码示例。在 Gradient 中模型训练速度大约快 30%，但在相关实验中，每次训练时间仅相差一两分钟。对于大型深度学习项目，强烈建议使用具备深度学习功能的环境；而对于一般示例，配置合理的现代笔记本电脑就足够了。

若要在本地系统运行代码示例，需确保 Python 版本至少为 3.7.4。若全新安装 Python 或使用虚拟 Python 环境，需要安装 Pandas、Jupyter、sci - kit learn 和 TensorFlow 2.0。在实践过程中，可能还需要安装其他库。

需要注意的是，大部分代码示例可在同一 Python 环境中运行，但第 8 章提到的 Facebook Messenger 部署除外。此部署需在 TensorFlow 1.x 的 Python 环境中进行，而模型训练则需要 TensorFlow 2.0 或更高版本的 Python 环境。为解决 TensorFlow 版本冲突问题，可利用 Python 虚拟环境运行代码示例。建议将基础 Python 环境升级到最新的 TensorFlow 1.x 版本，用于除模型训练笔记本之外的所有操作；为模型训练笔记本

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