Ubuntu14.04 は Anaconda に基づいて Keras をインストールし、バックエンドを Theano に切り替えます
0 システムバージョン Ubuntu16.04
1 システムアップデート (速度が非常に遅いので、以降のインストールに影響するかどうかを確認するためにこの手順をスキップしてみてください)
sudo apt updatesudo apt upgrade
2 Python 基本開発パッケージをインストールします
sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim
3 Anaconda をダウンロードし、ターミナルでインストールを実行します。プロンプトに従って完了します
chmod 777 Anaconda.shsudo ./Anaconda.sh
4 Anaconda をインストールした後、環境変数を自動的に追加することを選択できます。ターミナルの Python 入力が Anaconda のバージョンではない場合は、それに応じて変更できます。環境変数を確認します。Python が /usr/bin で取得された場合は、これはソフト リンクであるため、元のソフト リンクを削除できます。次に、Anaconda を指す新しいものを作成します。
-s ~/anaconda2/bin/python /usr/bin/python
5 ターミナルで conda を実行するには、環境変数を追加していない場合は、自分で環境変数を追加できます: ~/.bashrc を編集し、(以下に示すように) 環境変数を追加してから、source ~/.bashrc またはターミナルを再起動します
export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH
これにより、前のステップの問題も解決されます。Python バージョンは Anaconda バージョンです (前のステップの解決策よりも便利です)。
6 変更後、ターミナルにインストールされているモジュールが表示されます
conda list
7 公式サイトからpycharmをダウンロードし、解凍して実行後、ダッシュ内で対応するアプリケーションを検索してプルします。タスクバーをアイコンとして表示します。
tar -xvf pycharm-community-2017.1.4.tar.gz cd pycharm-community-2017.1.4/bin ./pycharm.sh
8 tensorflow と keras をインストールしてテストします
sudo pip install tensorflowsudo pip install keras python -c "import tensorflow"python -c "import keras"
9 バックエンドを theonad に切り替えます: 設定ファイルを見つけます: $HOME/.keras/keras.json
,把<span class="hljs-attribute">backend</span>
字段的<span class="hljs-value"><span class="hljs-string">tensorflow</span></span>
改为theano
以上がUbuntu14.04 は Anaconda に基づいて Keras をインストールし、バックエンドを Theano に切り替えますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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