1. 安装步骤

(1)确保已经安装了python2或者python3

(2)安装numpy,python2使用pip2 install numpy, python3则使用pip3 install numpy

(3)安装scipy,python2使用pip2 install scipy,python3则使用pip3 install scipy

(4)安装keras,python2使用pip2 install keras,python3则使用pip3 install keras

如下结果:

(venv) liudaoqangdeAir:python_project liudaoqiang$ pip2 install numpy
Requirement already satisfied: numpy in /Users/liudaoqiang/PycharmProjects/numpy/venv/lib/python2.7/site-packages (1.13.3)
(venv) liudaoqangdeAir:python_project liudaoqiang$ pip2 install scipy
Requirement already satisfied: scipy in /Users/liudaoqiang/PycharmProjects/numpy/venv/lib/python2.7/site-packages (1.0.0)
Requirement already satisfied: numpy>=1.8.2 in /Users/liudaoqiang/PycharmProjects/numpy/venv/lib/python2.7/site-packages (from scipy) (1.13.3)
(venv) liudaoqangdeAir:python_project liudaoqiang$ pip2 install keras
Collecting keras
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/34/7d/b1dedde8af99bd82f20ed7e9697aac0597de3049b1f786aa2aac3b9bd4da/Keras-2.2.2-py2.py3-none-any.whl
Collecting h5py (from keras)
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/8c/66/e43692260b2f5361390dbb926e598e84b3491682155e6b7b31fc8516d993/h5py-2.8.0-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl
Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /Users/liudaoqiang/PycharmProjects/numpy/venv/lib/python2.7/site-packages (from keras) (1.11.0)
Collecting keras-applications==1.0.4 (from keras)
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/54/90/8f327deaa37a71caddb59b7b4aaa9d4b3e90c0e76f8c2d1572005278ddc5/Keras_Applications-1.0.4-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: numpy>=1.9.1 in /Users/liudaoqiang/PycharmProjects/numpy/venv/lib/python2.7/site-packages (from keras) (1.13.3)
Requirement already satisfied: scipy>=0.14 in /Users/liudaoqiang/PycharmProjects/numpy/venv/lib/python2.7/site-packages (from keras) (1.0.0)
Collecting keras-preprocessing==1.0.2 (from keras)
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/71/26/1e778ebd737032749824d5cba7dbd3b0cf9234b87ab5ec79f5f0403ca7e9/Keras_Preprocessing-1.0.2-py2.py3-none-any.whl
Collecting pyyaml (from keras)
Installing collected packages: h5py, keras-applications, keras-preprocessing, pyyaml, keras
Successfully installed h5py-2.8.0 keras-2.2.2 keras-applications-1.0.4 keras-preprocessing-1.0.2 pyyaml-3.13

莫烦keras学习自修第一天【keras的安装】的更多相关文章

  1. 莫烦scikit-learn学习自修第一天【scikit-learn安装】

    1. 机器学习的分类 (1)有监督学习(包括分类和回归) (2)无监督学习(包括聚类) (3)强化学习 2. 安装 (1)安装python (2)安装numpy >=1.6.1 (3)安装sci ...

  2. 莫烦theano学习自修第一天【常量和矩阵的运算】

    1. 代码实现如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ # 导入numpy模块,因为numpy是常用的计算模块 import numpy as ...

  3. 莫烦scikit-learn学习自修第四天【内置训练数据集】

    1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linea ...

  4. 莫烦theano学习自修第九天【过拟合问题与正规化】

    如下图所示(回归的过拟合问题):如果机器学习得到的回归为下图中的直线则是比较好的结果,但是如果进一步控制减少误差,导致机器学习到了下图中的曲线,则100%正确的学习了训练数据,看似较好,但是如果换成另 ...

  5. 莫烦sklearn学习自修第九天【过拟合问题处理】

    1. 过拟合问题可以通过调整机器学习的参数来完成,比如sklearn中通过调节gamma参数,将训练损失和测试损失降到最低 2. 代码实现(显示gamma参数对训练损失和测试损失的影响) from _ ...

  6. 莫烦sklearn学习自修第八天【过拟合问题】

    1. 什么是过拟合问题 所谓过拟合问题指的是使用训练样本进行训练时100%正确分类或规划,当使用测试样本时则不能正确分类和规划 2. 代码实战(模拟过拟合问题) from __future__ imp ...

  7. 莫烦sklearn学习自修第七天【交叉验证】

    1. 什么是交叉验证 所谓交叉验证指的是将样本分为两组,一组为训练样本,一组为测试样本:对于哪些数据分为训练样本,哪些数据分为测试样本,进行多次拆分,每次将整个样本进行不同的拆分,对这些不同的拆分每个 ...

  8. 莫烦scikit-learn学习自修第六天【特征值矩阵标准化】

    1.代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_coding:UTF-8 _*_ import numpy as np from sklearn import preprocess ...

  9. 莫烦scikit-learn学习自修第五天【训练模型的属性】

    1.代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear ...

随机推荐

  1. pytorch例子学习——TRANSFER LEARNING TUTORIAL

    参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景 微调convnet : ...

  2. ftp环境搭建并创建虚拟用户

    1. 首先安装ftp yum install -y vsftpd 2. 修改配置文件   cd /etc/vsftpd /etc/vsftpd/vsftpd.conf //主配置文件,核心配置文件 / ...

  3. tomcat目录结构以及项目部署

    摘要:tomcat的目录结构 tomcat是一个轻量级的免费开源的web服务器,使用非常方便,也是最普遍的一款优秀服务器. 一.tomcat目录结构 1.官方下载  http://tomcat.apa ...

  4. VS2015/Visual Studio快捷键无效问题

    0 VS2015快捷键无效问题的解决办法 快捷键的使用可以大大提高编码效率,VS为我们内置了不少的常用快捷键组合,实际使用过程中往往会随着计算机上安装其他软件引起快捷键冲突,导致VS快捷键失效,解决办 ...

  5. Maven项目运行Junit测试用例 出现ClassNotFound

    Maven 打包命令 clean package 会清空target下的目录 包含 test-classes 目录 这样执行junit的时候,会出现 ClassNotFound的错误 执行下面的命令即 ...

  6. 从CompletableFuture到异步编程设计

    从CompletableFuture到异步编程设计,笔者就分为2部分来分享CompletableFuture异步编程设计,前半部分总结下CompletableFuture使用实践,后半部分分享下Com ...

  7. 【Java并发.2】线程安全性

    要编写线程安全的代码,其核心在于要对状态访问操作进行管理,特别是对共享(Shared)和可变的(Mutable)状态的访问. “共享”意味着变量可以由多个线程同时访问,而“可变”则意味着变量的值在其生 ...

  8. Python全栈开发之路 【第八篇】:面向对象编程设计与开发(2)

    一.继承与派生 什么是继承? 继承指的是类与类之间的关系,是一种什么是什么的关系,继承的功能之一就是用来解决代码重用问题. 继承是一种创建新的类的方式,在python中,新建的类可以继承一个或多个父类 ...

  9. Divisors of Two Integers CodeForces - 1108B (数学+思维)

    Recently you have received two positive integer numbers xx and yy. You forgot them, but you remember ...

  10. 使用mysql,sql语言删除冗余信息

    这是表,我们需要操作的就是删除除了学号不同,其它信息都相同的冗余信息 思路:删除表格class3中的冗余的stu_id信息,那么接下来我们应该去筛选哪些stu_id信息是冗余的, 此时我们想到的就是利 ...