學(xué)會Python等于擁有整個世界！秒懂精通pip并快速體驗深度學(xué)習(xí)應(yīng)用吧！【多圖建議收藏】

學(xué)會Python很重要，懂了基礎(chǔ)，再學(xué)會pip更加重要！

就像手機安裝應(yīng)用一樣簡單，學(xué)委帶著你在主機上安裝pip，再安裝虛擬環(huán)境（virualenv），最后簡單試水深度學(xué)習(xí)框架tensorflow！知識量很多，耐心看吧。

學(xué)委想說，Python其實就跟白開水一樣，沒有那么難，把握住了，上面的東西隨便玩！

你本來就學(xué)會了Python就是沒有找到好玩的庫，結(jié)果半路跑去玩游戲了，或者半路跑去學(xué)Java/C++了多么浪費天賦啊！哈哈哈

（聲明一下，除了中文，Java是學(xué)委最愛的語言，Java的朋友直接來個三連吧）

什么是pip

先說Python 庫, 它就像一個手機App

小白可以這樣理解，一個python庫，就像手機里面的一個App，一個普通應(yīng)用一樣。

一個python 庫就是將Python代碼組織在一個文件夾或者多個作為一個整體單位發(fā)行出去的代碼庫。

很多開發(fā)者做了一個優(yōu)秀的庫之后會發(fā)布到pypi網(wǎng)站（如下），這也是python開源的基礎(chǔ)。

再說 pip， 它就像應(yīng)用寶

對小白來說pip就像你的華為手機里面的應(yīng)用市場App或者像騰訊應(yīng)用寶App一樣的玩意。

它能夠給你搜索下載其他App。pip是一個用來安裝python庫的工具，類似NodeJS的npm。

開發(fā)者可以貢獻(xiàn)自己開發(fā)好的代碼到pypi，再使用pip就從pypi查找下載一個python 模塊。

這樣我們就能在項目中引入其他人的python 庫的模塊了。

比如requests這個模塊，可以引入用來訪問http(s)鏈接。

下面是pip的使用幫助提示：

下面給我們的手機安裝應(yīng)用寶

沒打錯，給我們的云主機安裝pip。

先查看版本號，很多服務(wù)器默認(rèn)都會安裝python 2.7（沒辦法，圖方便，也有很多懶人不升級python的，而且依然還有不少項目仍在用python2的）

python -V #查看版本號

Centos 安裝pip for python2

雷學(xué)委準(zhǔn)備了下面的腳本，只要你有一個Linux操作系統(tǒng)（云/虛擬機都行），執(zhí)行下面的腳本可以安裝pip。

#!/bin/sh #雷學(xué)委建議懂得朋友修改下面代碼，安裝pip for python3 #python3 #getPip=https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py #python2 getPip=https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py pipFile=./get-pip.py if [ ! -e ${pipFile} ] ; then echo "download pip" wget ${getPip} -O ${pipFile} fi python ${pipFile}

安裝效果圖：

好了，其實到這里，你一樣安裝了第一個python應(yīng)用，可以三連了。

試用pip來安裝庫

查看版本：pip -V

其實pip本身也是python社區(qū)里面的一款爆品應(yīng)用。

它本身也是一個python 庫。

#pip 搜索requests這個庫 pip search requests #pip 安裝requests這個庫 pip install requests

配置國內(nèi)的Pypi鏡像倉庫

因為學(xué)委這臺主機是騰訊云的，所以配了騰訊的倉庫！

復(fù)制下面內(nèi)容保存為pip.conf ，放置在用戶的home目錄下（用戶目錄下）的pip目錄。（比如/User/leiXueWei/.pip/pip.conf)

[global] index-url = http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simple trusted-host = mirrors.tencentyun.com

國內(nèi)的一些Pypi鏡像

阿里云

http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

清華大學(xué)

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

校驗是否配置生效：

查看你安裝的應(yīng)用 - pip 查本地庫

比如下面的命令：

#查看本地安裝的python庫 pip list #比如你裝了tensorflow，可以查看這個庫的詳細(xì)信息，版本依賴等 pip show tensorflow

查看tensorflow這個深度學(xué)習(xí)庫的信息

試用pip安裝其他’應(yīng)用‘

安裝virtualenv

virtualenv 是一個提供了一個獨立的項目環(huán)境，它隔離了python項目跟系統(tǒng)python的依賴（比如site-packages）內(nèi)的一些非官方發(fā)行的包。

當(dāng)然，它也是一個python module。擁有它，你可以讓自己的每個項目獨立管理自己依賴的python庫。

簡單來說，virtualenv就相當(dāng)于，送您一部備用手機。

你在上面安裝其他應(yīng)用，隨便亂裝都不會影響到主手機的使用。

同理，你可以使用virtualenv來創(chuàng)建多個備用手機環(huán)境。

下面是比較繞的正式說法（小白可以不看）。

有了virtualenv，就能實現(xiàn)單個項目（自己）的庫自己管理，而不跟系統(tǒng)Python公共庫路徑混起來！ 多個Python 項目也能互相獨立使用不同版本的python庫。

雷學(xué)委希望大家都有這個好習(xí)慣，多使用virtualenv來隔離不同python項目！

看到這里，繼續(xù)安裝吧

pip install virtualenv

安裝效果如下，pip幫我們下載安裝virtualenv庫，并下載安裝到本機了。這就是應(yīng)用市場下載安裝一個應(yīng)用一樣一樣的！

玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)框架tensorflow

使用virtualenv 創(chuàng)建一個項目并進(jìn)入目錄，激活切換到虛擬環(huán)境

virtualenv tensorflow-demo cd tensorflow-demo source bin/activate

下面先看運行效果

總共執(zhí)行5個迭代，訓(xùn)練模型，最后評估出來的模型準(zhǔn)確度為0.9768（比第一代 0.9147提高了6個百分點）

具體操作和項目配置

安裝tensorflow

pip install tensorflow

雷學(xué)委建議大伙先，懶人直接復(fù)制代碼：

import tensorflow as tf #http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ - mnist數(shù)據(jù)集，就是一些專業(yè)人員整理的方便機器學(xué)習(xí)初學(xué)者做學(xué)習(xí)訓(xùn)練的一些數(shù)據(jù) mnist = tf.keras.datasets.mnist #加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)（60K個樣本）和測試數(shù)據(jù)（10K個樣本） (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 #定義一個模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) #編譯配置模型的優(yōu)化器，損耗函數(shù)，以及檢驗指標(biāo) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #開始訓(xùn)練，執(zhí)行5個迭代 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) #評估模型，verbose=2表示每一代處理當(dāng)作一行輸出 model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

這個模型對60K圖片樣本進(jìn)行識別，進(jìn)行5輪迭代的模型訓(xùn)練。（官方寫的60K，下一篇給大伙數(shù)數(shù)）

最后再使用測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估。

是不是上面的代碼看不懂？過來看看下面的人話吧。

這個過程就相當(dāng)于整個字庫里面有100個字，你拿了90個字來臨摹，臨摹了5遍毛筆字，每次都看一下跟標(biāo)準(zhǔn)字體貼合率（準(zhǔn)確率）。

最后在把另外10個字丟給你寫，寫完看看你寫字的準(zhǔn)確率，寫的夠不夠標(biāo)準(zhǔn)。

你就像一個被不斷訓(xùn)練的模型，字庫/測試字庫都是用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)

只要給你訓(xùn)練的足夠多，你就能夠?qū)懗龈每锤鼧?biāo)準(zhǔn)的字，懂了嗎？學(xué)習(xí)知識也是一樣的。

好了，本文的重點是安裝掌握pip，順便玩第一個DL應(yīng)用。

再看看這個圖，你懂了嗎？請記住這個圖！

先寫到這里了。恭喜你，看到這里已經(jīng)超值了，幾分鐘到功夫，學(xué)到這么多。

持續(xù)學(xué)習(xí)持續(xù)開發(fā)，我是雷學(xué)委！

編程很有趣，關(guān)鍵是把技術(shù)搞透徹講明白。

歡迎關(guān)注，還有盡情！

參考鏈接

Python共享中心倉庫

VirtualEnv

TensorFlow初學(xué)者快速入門

Python 深度學(xué)習(xí)

版權(quán)聲明：本文內(nèi)容由網(wǎng)絡(luò)用戶投稿，版權(quán)歸原作者所有，本站不擁有其著作權(quán)，亦不承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任。如果您發(fā)現(xiàn)本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內(nèi)容，請聯(lián)系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網(wǎng)站將在24小時內(nèi)刪除侵權(quán)內(nèi)容。