Análisis de audio de Python (4) Construcción y depuración del entorno de aprendizaje profundo (anaconda + tensorflow + keras)

    El primero, dos, tres resolvieron el problema de la extracción de características, y luego fue el turno del clasificador. Aquí planeo probar keras para llamar a cnn para clasificar algunos datos de canciones. Después de que se menciona la pregunta de ejemplo, aquí se necesita principalmente construir un entorno de aprendizaje profundo anaconda + tensorflow + keras.

    Anaconda no necesita mencionar que es estándar, generalmente lo habrá, la instalación es muy simple, omita. La instalación de tensorflow generalmente se divide en instalación pip e instalación conda. No se recomienda la instalación de pip. Aunque es muy conveniente, incluso muchas personas en Internet tienen problemas al usar la instalación de pip. No es difícil instalar conda, es decir, la velocidad de descarga de fuentes extranjeras es muy lenta, y las fuentes domésticas necesitan ser reemplazadas (las fuentes de Tsinghua han escuchado que también hay un problema, además de Tsinghua).

1. Cambiar fuente

conda install tensorflow

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes

2. Crear un entorno virtual conda

conda create -n tensorflow2_0 python=3.6

    Después de la instalación, puede usar el comando para ver

conda info --envs 

3. Activar el nuevo entorno.

activate tensorflow2_0

4. Instalar tensorflow \ keras

conda install tensorflow
conda install keras

Pruébalo, abre Jupyter,

import tensorflow
import keras

Sí, la instalación fue exitosa.

5. Ejecute un ejemplo

Usa el famoso mnist para hola mundo.

Hay un problema con el ejemplo nativo directamente, la descarga del conjunto de datos es demasiado lenta.

Es mejor descargar primero los datos del espejo y luego modificar el método de importación de datos. Este artículo proporciona métodos y códigos detallados que se pueden ejecutar después de las pruebas.

[Keras] Resuelva el problema de que el conjunto de datos MNIST no se puede descargar en el caso de ejemplo