Keras 安裝

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本章解釋如何在你的機器上安裝 Keras。在進行安裝之前，讓我們先了解 Keras 的基本要求。

先決條件

您必須滿足以下要求：

  • 任何型別的作業系統（Windows、Linux 或 Mac）
  • Python 3.5 或更高版本。

Python

Keras 是一個基於 Python 的神經網路庫，因此你的機器上必須安裝 Python。如果你的機器上已正確安裝 Python，則開啟終端並輸入 python，你應該會看到類似以下的響應：

Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) 
[MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>>

目前最新版本是“3.7.2”。如果未安裝 Python，請訪問 Python 官方連結 - www.python.org，並根據你的作業系統下載最新版本並立即安裝。

Keras 安裝步驟

Keras 的安裝非常簡單。請按照以下步驟在你的系統上正確安裝 Keras。

步驟 1：建立虛擬環境

Virtualenv 用於管理不同專案的 Python 包。這將有助於避免破壞其他環境中安裝的包。因此，在開發 Python 應用程式時，始終建議使用虛擬環境。

Linux/Mac OS

Linux 或 macOS 使用者，進入你的專案根目錄並輸入以下命令來建立虛擬環境：

python3 -m venv kerasenv

執行上述命令後，將在你的安裝位置建立包含bin、lib 和 include 資料夾的“kerasenv”目錄。

Windows

Windows 使用者可以使用以下命令：

py -m venv keras

步驟 2：啟用環境

此步驟將配置你的 shell 路徑中的 python 和 pip 可執行檔案。

Linux/Mac OS

現在我們已經建立了一個名為“kerasvenv”的虛擬環境。移動到該資料夾並輸入以下命令：

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

Windows

Windows 使用者進入“kerasenv”資料夾並輸入以下命令：

.\env\Scripts\activate

步驟 3：Python 庫

Keras 依賴於以下 Python 庫。

  • NumPy
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Matplotlib
  • SciPy
  • Seaborn

希望你已經在你的系統上安裝了所有上述庫。如果這些庫未安裝，請使用以下命令逐個安裝。

numpy

pip install numpy

你應該會看到以下響應：

Collecting numpy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
   numpy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

pandas

pip install pandas

你應該會看到以下響應：

Collecting pandas 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
pandas-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

matplotlib

pip install matplotlib

你應該會看到以下響應：

Collecting matplotlib 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ 
matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

scipy

pip install scipy

你應該會看到以下響應：

Collecting scipy 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8 
/scipy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. 
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

scikit-learn

這是一個開源機器學習庫。它用於分類、迴歸和聚類演算法。在進行安裝之前，它需要以下內容：

  • Python 3.5 或更高版本
  • NumPy 1.11.0 或更高版本
  • SciPy 0.17.0 或更高版本
  • joblib 0.11 或更高版本。

現在，我們使用以下命令安裝 scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

Seaborn

Seaborn 是一個很棒的庫，允許你輕鬆地視覺化資料。使用以下命令安裝：

pip install seaborn

你應該會看到類似以下的訊息：

Collecting seaborn 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc 
/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB) 100% 
   |████████████████████████████████| 215kB 4.0MB/s 
Requirement already satisfied: numpy> = 1.9.3 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.17.0) 
Collecting pandas> = 0.15.2 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/39/b7/441375a152f3f9929ff8bc2915218ff1a063a59d7137ae0546db616749f9/ 
pandas-0.25.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.
macosx_10_10_x86_64.whl (10.1MB) 100% 
   |████████████████████████████████| 10.1MB 1.8MB/s 
Requirement already satisfied: scipy>=0.14.0 in 
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.3.0) 
Collecting matplotlib> = 1.4.3 (from seaborn) 
   Downloading 
https://files.pythonhosted.org/packages/c3/8b/af9e0984f
5c0df06d3fab0bf396eb09cbf05f8452de4e9502b182f59c33b/ 
matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64 
.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 100% 
   |████████████████████████████████| 14.4MB 1.4MB/s 
...................................... 
...................................... 
Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0 
matplotlib-3.1.1 pandas-0.25.0 pyparsing-2.4.2 
python-dateutil-2.8.0 pytz-2019.2 seaborn-0.9.0

使用 Python 安裝 Keras

現在，我們已經完成了 Keras 安裝的基本要求。現在，使用以下相同的步驟安裝 Keras：

pip install keras

退出虛擬環境

完成專案中的所有更改後，只需執行以下命令即可退出環境：

deactivate

Anaconda Cloud

我們認為你已經在你的機器上安裝了 Anaconda Cloud。如果未安裝 Anaconda，請訪問官方連結 https://www.anaconda.com/download 並根據你的作業系統選擇下載。

建立新的 conda 環境

啟動 Anaconda Prompt，這將開啟基礎 Anaconda 環境。讓我們建立一個新的 conda 環境。此過程類似於 virtualenv。在你的 conda 終端中輸入以下命令：

conda create --name PythonCPU

如果你想，也可以使用 GPU 建立和安裝模組。在本教程中，我們遵循 CPU 指令。

啟用 conda 環境

要啟用環境，請使用以下命令：

activate PythonCPU

安裝 Spyder

Spyder 是一個用於執行 Python 應用程式的 IDE。讓我們使用以下命令在我們的 conda 環境中安裝此 IDE：

conda install spyder

安裝 Python 庫

我們已經瞭解了 Keras 所需的 Python 庫 NumPy、Pandas 等。你可以使用以下語法安裝所有模組：

語法

conda install -c anaconda <module-name>

例如，你想安裝 pandas：

conda install -c anaconda pandas

使用相同的方法，嘗試自己安裝其餘模組。

安裝 Keras

現在，一切看起來都很好，你可以使用以下命令開始 Keras 安裝：

conda install -c anaconda keras

啟動 Spyder

最後，在你的 conda 終端中使用以下命令啟動 Spyder：

spyder

為確保一切安裝正確，匯入所有模組，它將新增所有內容，如果出現任何錯誤，你將收到模組未找到錯誤訊息。

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