Récemment, j'ai commencé à étudier le Deep Learning à Deep Learning from scratch.
Dans le processus, il est nécessaire de préparer un environnement d'Anaconda, qui est une distorsion qui peut utiliser des bibliothèques d'analyse de données telles que NumPy et Matplotlib, et dans le livre, installez-le à partir de la page officielle d'Anaconda. Il dit d'installer en utilisant un shell, mais je voulais utiliser pyenv, donc j'écrirai les étapes que j'ai prises à ce moment-là.
C'est assez simple, procédez comme suit:
$ pyenv install anaconda3-4.0.0
ʻAnaconda3-4.0.0` Activer l'environnement
$ pyenv activate anaconda3-4.0.0
(anaconda3-4.0.0) $ pip list
alabaster (0.7.7)
anaconda-client (1.4.0)
anaconda-navigator (1.1.0)
...
numpy (1.10.4)
...
matplotlib (1.5.1)
...
~~ Je voulais vraiment créer un environnement virtualenv, mais même si je faisais ce qui suit, les bibliothèques telles que numpy n'étaient pas copiées, donc je n'ai pas d'autre choix que d'utiliser la méthode ci-dessus. ~~
$ pyenv virtualenv anaconda3-4.0.0 deeplearning
$ pyenv activate deeplearning
(deeplearning) $ pip list
pip (9.0.1)
setuptools (27.2.0)
wheel (0.29.0)
~~ Si vous savez comment faire, faites-le moi savoir. ~~
Il semble qu'anaconda utilise la commande conda pour créer un environnement virtualenv.
$ conda create -n deeplearning anaconda
$ source activate deeplearning
Ou
$ pyenv activate anaconda3-4.0.0/envs/deeplearning