Anaconda3的安装和Jupyter的使用
- 写在前面
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- 捋清思路
- Anaconda3的安装过程
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- 1.下载Anaconda3的安装包
- 2.Anaconda3的安装过程
- 3.Anaconda3的使用环境配置
- 4.常用包的安装
- Jupyter的使用
- Jupyter的快捷启动
写在前面
这学期跟着学校的中外交流课程学习了深度学习，干货满满，加上大四即将进入躺尸生活，打算开始尝试总结大学期间做过的项目以及一些课程思路经验，希望能够给大家提供一点思路嘿嘿。捋清思路
- 深度学习和机器学习到底是啥玩意？
深度学习是机器学习的一个研究方向，机器学习是为了去模拟人类的学习方式而产生的，而有时候我们又不能给予正确的参数，想让机器自己去进行调整，从而延伸出神经网络这种东西，让机器拥有更多的自主学习的能力。所以在你还不明白个所以然的时候，你可以暂时理解成：
普通的机器学习 + 神经网络 ≈ 深度学习
- 神经网络是个啥？
之后用到你就知道了，别一口吃成大胖子！（老套娃了）
- 在学习的过程中我们需要些什么东西？
【深度学习|【深度学习1】Anaconda3的安装和Jupyter的使用】1.Python 的安装
2.各类包的安装
3.能跑Python代码的IDE
- 我们上课用的是Jupyter来实时跑代码，这是一个在网页上运行代码的记事本，笔者觉得超！级！好！用！Jupyter的环境搭建在Anaconda3上，因此在接下来的过程中，我们要首先学习搭建环境！
- 链接：https://anaconda.cloud/installers 下载Anaconda3.
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这里根据自己的操作系统进行选择就好，笔者的电脑是Windows10-64位，所以选择的是图中红框对应的安装包。
- 下载中>>>
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- 【完成】下载Anaconda3的安装包
- 【完成】下载Anaconda3的安装包
- 首先是平平无奇地打开安装包。
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- 这里看你需要安装的类型，根据需要安装，上下都行。
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- 自行选择一个安装路径，我是在自己常用的 E盘 下创建了 Miniconda3 这样的一个文件夹，这样符合我强迫症患者的安装习惯。
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- 上半部分：是否加入PATH的配置环境设置。看你的需求吧，因为笔者主要是使用Jupyter，而且知道自己安装的位置，所以没有勾选这个；
下半部分：是否勾选将Anaconda3作为Python3.8。就是启动*.py文件是否把该Anaconda3作为默认的启动程序，笔者勾选，因为没有安装别的Python启动的IDE。
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- 安装中>>>
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安装完成啦！ - 【完成】Anaconda3的安装过程
- 为什么需要创建环境？
环境可以理解成是一个实验室，每个实验室里面可以配置好多实验器材。
每个环境可以通过conda install [包名]等方式把好多包塞进其中。
我们就可以在编写代码的过程中通过import 包名等形式调用包来使用。
所以，每个环境是独立拥有各种包的，创建新的环境后，我们也需要把需要的包在新的环境中重新安装。
- 找到安装的Anaconda3点击Anaconda Prompt
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- 召唤出控制台
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- 创建环境：
conda create --name <环境名称>
这里以环境名称deep为例：conda create --name deep
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这里提示conda的版本存在更新，输入y
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- 激活环境：
activate deep
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从图中我们可以看到，运行已经切换到deep环境中了。
- 【完成】Anaconda3的使用环境配置
- 安装指令
通过conda安装：conda install <包名>
通过Python的pip安装：pip install <包名>
通过Python的pip升级：pip install --upgrade <包名>
通过Python安装指定版本：pip install <包名>==版本号
- 常用包
| 包名 | 大致功能 |
|---|---|
| pandas | 从text文本格式中载入数据 |
| Numpy | 处理多维的数据结构 |
| Scikit-learn | 数据挖掘使用的一些简单算法：分类、回归 etc |
| Matplotlib | 数据可视化和表格等 |
| OpenCV | 图像的处理 |
| Keras/Tensorflow | 深度学习和神经网络需要的功能库 |
- 安装举例
激活环境后，通过上述的任意一种方式进行包的安装
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- 建议安装的包（后续会用到）
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conda install pandas -
conda install jupyterlab -
conda install scikit-learn -
conda install matplotlib -
conda install opencv
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【09.06更新】可能这个地方会报错，因为库和最新的python不兼容，可以通过conda install python=3.8这种语句将python版本进行降级。
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conda install tensorflow
- 【完成】常用包的安装
- 老规矩还是得先
activate <你的环境名>
（如果你现在还在原来的环境下就不需要这一步啦） - 启动窗口：
start jupyter lab [--notebook-dir="c:/directory"]
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- 然后它会跳出一个新的控制台（类似下图）
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- 随后浏览器会自动跳出窗口，如果没有自动打开就手动在浏览器输入红框中的URL。窗口各功能如下，在右侧可以创建jupyter记事本啦。
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- 梦开始的地方：hello world
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- 运行当前选定框
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Jupyter记事本打开并且可以使用啦！ - 【完成】Jupyter的使用
- 在启动窗口
start jupyter lab [--notebook-dir="c:/directory"]后，你的开始菜单栏中会出来这样的一个程序
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- 之后只要点击该图标，就能够快速打开你的Jupyter记事本啦。
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