[PYTHON] Préparez l'environnement pour le livre O'Reilly "Deep Learning from scratch" avec apt-get (Debian 8)
Installation
Le livre recommande d'utiliser Anaconda, mais apt-get le coupe.
$ sudo apt-get install python3 python3-numpy python3-matplotlib
Exécuter avec "python3" au lieu de "python"
Dans Debian 8 (jessie), "python" fait référence à la famille Python 2.x. La série Python 3.x commence par "python3".
$ python3
Python 3.4.2 (default, Oct 8 2014, 10:45:20)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([0, 1])
>>> w = np.array([0.5, 0.5])
>>> np.sum(w*x)
0.5
Bonus: lors de l'utilisation de matplotlib dans un environnement CUI
Si c'est standard, je me fâche quand j'essaye de dessiner un graphique et je me fâche contre l'écran.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.arange(0, 6, 0.1)
>>> y = np.sin(x)
>>> plt.plot(x,y)
(réduction)
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
Ce n'est pas grave si vous le déposez dans un fichier en vous référant à Exporter le résultat du traçage avec matplotlib sur le serveur dans un fichier | mwSoft.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.use('Agg')
>>>
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.arange(0, 6, 0.1)
>>> y = np.sin(x)
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7fcb0656ada0>]
>>> plt.savefig('sinwave.png')
sinwave.png (inutilement énorme)
- Source de l'exemple de code: GitHub: oreilly-japan / deep-learning-from-scratch