Читать книгу Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron - Страница 63

Falls Sie in einer isolierten Umgebung arbeiten möchten (was sehr empfehlenswert ist, um Konflikte zwischen Modulversionen in unterschiedlichen Projekten zu vermeiden), sollten Sie mit dem folgenden pip-Befehl das Programm virtualenv⁸ installieren: (Auch hier gilt wieder: Wollen Sie virtualenv für alle Benutzer auf Ihrem Rechner installieren, entfernen Sie --user und lassen diesen Befehl mit Administratorrechten laufen.)

$ python3 -m pip install --user -U virtualenv

Collecting virtualenv

[...]

Successfully installed virtualenv

Nun können Sie eine isolierte Python-Umgebung erstellen:

$ cd $ML_PATH

$ virtualenv my_env

Using base prefix '[...]'

New python executable in [...]/ml/my_env/bin/python3.6

Also creating executable in [...]/ml/my_env/bin/python

Installing setuptools, pip, wheel...done.

Jedes Mal, wenn Sie diese Umgebung aktivieren möchten, öffnen Sie einfach eine Kommandozeile und geben dort ein:

$ cd $ML_PATH

$ source my_env/bin/activate # unter Linux oder macOS

$ .\my_env\Scripts\activate # unter Windows

Un diese Umgebung zu deaktivieren, geben Sie deactivate ein. Solange diese Umgebung aktiv ist, wird jedes von pip installierte Paket in dieser isolierten Umgebung installiert. Python hat nur auf diese Pakete Zugriff (wenn Sie auch die auf dem gesamten System installierten Pakete nutzen möchten, sollten Sie beim Erstellen der Umgebung die Option --system-site-packages angeben). Weitere Informationen dazu finden Sie in der Dokumentation zu virtualenv.

Nun können Sie sämtliche benötigten Module und ihre Paketabhängigkeiten mit einem einfachen pip-Befehl installieren (verwenden Sie keine virtualenv, benötigen Sie die Option --user oder Administratorrechte):

$ python3 -m pip install --upgrade jupyter matplotlib numpy pandas scipy scikit-learn

Collecting jupyter

Downloading jupyter-1.0.0-py2.py3-none-any.whl

Collecting matplotlib

[...]

Haben Sie eine virtualenv installiert, müssen Sie sie für Jupyter registrieren und ihr einen Namen geben:

$ $ python3 -m ipykernel install --user --name=python3

Nun können Sie mit folgendem Befehl Jupyter starten:

$ jupyter notebook

[I 15:24 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: [...]/ml

[I 15:24 NotebookApp] 0 active kernels

[I 15:24 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/

[I 15:24 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all

kernels (twice to skip confirmation).

Nun läuft in Ihrer Kommandozeile ein Jupyter-Server auf Port 8888. Sie können diesen Server besuchen, indem Sie in Ihrem Browser die Adresse http://localhost:8888/ eingeben (normalerweise passiert das automatisch beim Starten des Servers). Sie sollten ein leeres Arbeitsverzeichnis sehen (das lediglich das Verzeichnis env enthält, falls Sie die obige Anleitung zum Installieren von virtualenv befolgt haben).

Erstellen Sie nun ein neues Python-Notebook mit dem Button »New« und wählen Sie die gewünschte Python-Version aus ⁹ (siehe Abbildung 2-3). Dabei passieren drei Dinge: Erstens wird eine neue Datei namens Untitled.ipynb für das Notebook in Ihrem Arbeitsverzeichnis angelegt, zweitens wird ein Python-Kernel zum Ausführen des Notebooks gestartet, und drittens wird das Notebook in einem neuen Unterfenster geöffnet. Zu Beginn sollten Sie das Notebook in »Housing« umbenennen (siehe Abbildung 2-4), indem Sie auf »Untitled« klicken und den neuen Namen eingeben (damit wird auch die Datei automatisch zu Housing.ipynb umbenannt).

Abbildung 2-3: Ihre Arbeitsumgebung in Jupyter

Ein Notebook besteht aus einer Abfolge von Zellen. Jede Zelle kann ausführbaren Code oder formatierten Text enthalten. Im Moment enthält das Notebook nur eine leere Codezelle mit dem Label In [1]:. Schreiben Sie in die Zelle print("Hello world!") und drücken Sie dann auf den Play-Button (siehe Abbildung 2-4) oder drücken Sie Umschalt-Enter. Damit wird der Inhalt der aktuellen Zelle an den Python-Kernel des Notebooks geschickt, der diesen ausführt und eine Ausgabe zurückgibt. Das Ergebnis wird unterhalb der Zelle dargestellt, und weil wir uns am unteren Ende des Notebooks befinden, wird automatisch eine neue leere Zelle hinzugefügt. Zum Erlernen weiterer Grundlagen finden Sie im Hilfemenü von Jupyter eine Tour durch die Benutzeroberfläche.

Abbildung 2-4: Python-Notebook mit Hello-World-Befehl