実施形態pycharm 1.簡単なダウンロードパッケージ：ファイル- >設定- >右上の「+」 - >ダウンロードに入力された検索パッケージ- >マウント下をクリックして
方法2. CDのにスイッチをファイル（または手動で入力されたが、その後、端末から右に実行）し、コマンド実行requirements.txtディレクトリによって要求された場合は（ピップは-r requirements.txtをインストールする- ユーザーは、その後、次のコマンドを使用します。PIPは、-r要件をインストールします。 TXTの --user）。インストールされたシステムはargparse、および自動的にコンテンツの要件をダウンロードしてインストールを開始するように指示されます。注自動的に以下の項目をダウンロードしてインストール：JOBLIB、六、numpyの、h5py、scipyのダウンロード、PyYAMLと、keras、psutil、scikit-学び、のsimplejson、アスター、いるProtobuf、ガスト、WERKZEUG、先物、Markdownを、html5lib、BLEACH、tensorboard、 ABSL-PY、backports.weakref、termcolor、 enum34、grpcio、PBR、funcsigs、モック、tensorflow
argparseモジュールは、具体的にpythonで使用されていますコマンドラインを解析します。
argparse Pythonは、組み込みのコマンド入力オプションと引数のためのモジュールを解決するために、パラメータを定義することにより、sys.argvのをargparseは、ヘルプと使用情報を生成し、自動的にこれらのパラメータで解決し、そしてだろうから、我々は、プログラムに必要なものです。もちろん、クリックして、Pythonは、サードパーティのライブラリは、コマンドラインを解析するために使用することができますがあり、および機能は、docoptなど、より強力です。
/ *********************パッケージマネージャ（PIPとeasy_installを）******************* /
現在、多くのプログラミング言語は、すべてのパッケージマネージャで、例のNPM Rubyの宝石のために、のnodejs。Pythonは有名なピップとeasy_installをして、例外ではありません。
PyPIの前で言えば、いくつかの第三のpythonライブラリのソースはピップを使用して、位置やモジュールをインストールeasy_installをされ、それがソースを検索して、自動的にダウンロードしてインストールします。たとえば、私たちは、次のコマンドを使用してフラスコフレームをインストールする必要があります。
PIPは、フラスコのインストール
や
easy_installをフラスコ
シンプル、簡単なコマンドを取得することを。アンインストールには、例えば、我々はフラスコアンインストールする必要があり、また、非常に便利である
PIPアンインストールフラスコに
システムを含むインストールパッケージを表示し、手動インストールに付属している
PIPリスト
もパッケージを検索することができ
ピップ検索フラスコ
また、リダイレクト出力ライブラリプロジェクトに使用することができます。
requirements.txtピップフリーズ>
：インストールプロジェクトだけで実行し、他の人に依存する場合、これは、ファイルにリダイレクトrequirements.txt内のこの環境では、サードパーティのライブラリになります
requirements.txt PIPは-rインストールし
、それは非常に便利です。もちろん、時々 、私たちのネットワークはとても滑らか、ピップはオフラインでは、それは、オンラインことができますインストールされていませんか？もちろん、それは最初のステップピップをインストールすることができ、それは見ては、PyPIパッケージ上で、ローカルにダウンロード。ネットワークが良くない場合は、ローカル倉庫、通常のパッケージのオフラインダウンロードを構築することができます。たとえば、フラスコソースコードダウンロードでき
ピップintall flask-master.zip
もインストールすることを。
/ ********************* JOBLIB ******************* /
ここでは、そのJOBLIBライブラリを追加このライブラリは、scikit学習ライブラリは、機械学習、研究機械学習の子供の靴のすべてのノウハウのライブラリであるscikit-学び、お持ち帰り。：長いscikit-学ぶライブラリとしてインストールされJOBLIBライブラリを導入すること、また、非常に簡単です
>>>インポートsklearn
>>>インポートJOBLIB sklearn.externalsから
1
2
該当する大規模データのため、ピクルスよりも効率的JOBLIBが、唯一のオブジェクトJOBLIBディスクファイルに保存された文字列として保存することはできません。
/ ********************* Keras ******************* /
説明：https：//でブログ.csdn.net / u012556077 / Articleこの記事は、/詳細/ 50364632ました
Kerasが深い学習の枠組みTheanoに基づいており、それはPython言語で書かれたトーチを参照して設計されています、サポートのGPUとCPUという高度にモジュール化ニューラルネットワークライブラリです。ます。http：このドキュメントの使用//keras.io/は、このフレームワークは一見ただの問題が言及問題にgithubのを使用することができ、アップ火災れます。https：//github.com/fchollet/keras
使用方法を以下の概要をKerasは、Mnistデータベースに、例えば、CNNのネットワークアーキテクチャを書き、あなたは特に簡単でしょう。
/ ********************* psutil ******************* /
このモジュールは、多数の方法ができ提供しますシステム監視、パフォーマンス分析とプロセスの管理に使用されます。それは現時点ではLinux、Windowsの、OSX、Sun Solarisのサポート 、FreeBSDの他のシステムを。
2.6からバージョン3.5へのためのPython。
/ ************************************************************ scikit-はこちら> = 0.18.1 *********** ******** /
scikit-学ぶnumpyの、scipyのダウンロード、matplotlibのオープンソースの学習ツールに基づいたパッケージです。
：の手順解決するために、主scikit学習
データの準備や前処理
モデル選択とのトレーニング
モデルの検証とチューニングパラメータを
/ ********************* ******************* scipyのダウンロード/
scipyのダウンロード専用の科学技術計算を含めます各キットには、頻繁に質問をしました。異なるアプリケーションに対応し、その様々なサブモジュール。ように補間、統合、最適化、画像処理、統計、特別な機能、などが挙げられます。
scipyのダウンロードは、GSL（GNU CまたはC ++科学コンピューティング・ベース）、又はMatlabのツールボックスのような他の標準ライブラリ科学アプリケーション、と比較することができます。scipyのダウンロードコアパッケージは、Python科学技術計算プログラムであり、それは効率的にnumpyの行列を計算するために使用され、一緒にnumpyのscipyのダウンロード作業を行うこと。
著者：Aieruの
リンクします。https：//www.jianshu.com/p/1a3db06e786d
出典：ジェーンの本が
著者によって著作権で保護されています。著者は認可商業転載してください接触、非商用の転載は、ソースを明記してください。
/ ************************************************************のsimplejson ******************* /
のsimplejsonモジュールはPythonのために使用されJSONデータ型変換の各タイプ。
/ ********************* tensorflow ******************* /
TensorFlowは、オープンソースソフトウェアライブラリですデータは、数値計算を使用してグラフを流れます。言い換えれば、それは、モデルの学習の深さを構築するための最良の方法です。
方法2. CDのにスイッチをファイル（または手動で入力されたが、その後、端末から右に実行）し、コマンド実行requirements.txtディレクトリによって要求された場合は（ピップは-r requirements.txtをインストールする- ユーザーは、その後、次のコマンドを使用します。PIPは、-r要件をインストールします。 TXTの --user）。インストールされたシステムはargparse、および自動的にコンテンツの要件をダウンロードしてインストールを開始するように指示されます。注自動的に以下の項目をダウンロードしてインストール：JOBLIB、六、numpyの、h5py、scipyのダウンロード、PyYAMLと、keras、psutil、scikit-学び、のsimplejson、アスター、いるProtobuf、ガスト、WERKZEUG、先物、Markdownを、html5lib、BLEACH、tensorboard、 ABSL-PY、backports.weakref、termcolor、 enum34、grpcio、PBR、funcsigs、モック、tensorflow
以下はあるのコンテンツ要件を簡単に：
argparseモジュールは、具体的にpythonで使用されていますコマンドラインを解析します。
argparse Pythonは、組み込みのコマンド入力オプションと引数のためのモジュールを解決するために、パラメータを定義することにより、sys.argvのをargparseは、ヘルプと使用情報を生成し、自動的にこれらのパラメータで解決し、そしてだろうから、我々は、プログラムに必要なものです。もちろん、クリックして、Pythonは、サードパーティのライブラリは、コマンドラインを解析するために使用することができますがあり、および機能は、docoptなど、より強力です。
/ *********************パッケージマネージャ（PIPとeasy_installを）******************* /
現在、多くのプログラミング言語は、すべてのパッケージマネージャで、例のNPM Rubyの宝石のために、のnodejs。Pythonは有名なピップとeasy_installをして、例外ではありません。
PyPIの前で言えば、いくつかの第三のpythonライブラリのソースはピップを使用して、位置やモジュールをインストールeasy_installをされ、それがソースを検索して、自動的にダウンロードしてインストールします。たとえば、私たちは、次のコマンドを使用してフラスコフレームをインストールする必要があります。
PIPは、フラスコのインストール
や
easy_installをフラスコ
シンプル、簡単なコマンドを取得することを。アンインストールには、例えば、我々はフラスコアンインストールする必要があり、また、非常に便利である
PIPアンインストールフラスコに
システムを含むインストールパッケージを表示し、手動インストールに付属している
PIPリスト
もパッケージを検索することができ
ピップ検索フラスコ
また、リダイレクト出力ライブラリプロジェクトに使用することができます。
requirements.txtピップフリーズ>
：インストールプロジェクトだけで実行し、他の人に依存する場合、これは、ファイルにリダイレクトrequirements.txt内のこの環境では、サードパーティのライブラリになります
requirements.txt PIPは-rインストールし
、それは非常に便利です。もちろん、時々 、私たちのネットワークはとても滑らか、ピップはオフラインでは、それは、オンラインことができますインストールされていませんか？もちろん、それは最初のステップピップをインストールすることができ、それは見ては、PyPIパッケージ上で、ローカルにダウンロード。ネットワークが良くない場合は、ローカル倉庫、通常のパッケージのオフラインダウンロードを構築することができます。たとえば、フラスコソースコードダウンロードでき
ピップintall flask-master.zip
もインストールすることを。
/ ********************* JOBLIB ******************* /
ここでは、そのJOBLIBライブラリを追加このライブラリは、scikit学習ライブラリは、機械学習、研究機械学習の子供の靴のすべてのノウハウのライブラリであるscikit-学び、お持ち帰り。：長いscikit-学ぶライブラリとしてインストールされJOBLIBライブラリを導入すること、また、非常に簡単です
>>>インポートsklearn
>>>インポートJOBLIB sklearn.externalsから
1
2
該当する大規模データのため、ピクルスよりも効率的JOBLIBが、唯一のオブジェクトJOBLIBディスクファイルに保存された文字列として保存することはできません。
/ ********************* Keras ******************* /
説明：https：//でブログ.csdn.net / u012556077 / Articleこの記事は、/詳細/ 50364632ました
Kerasが深い学習の枠組みTheanoに基づいており、それはPython言語で書かれたトーチを参照して設計されています、サポートのGPUとCPUという高度にモジュール化ニューラルネットワークライブラリです。ます。http：このドキュメントの使用//keras.io/は、このフレームワークは一見ただの問題が言及問題にgithubのを使用することができ、アップ火災れます。https：//github.com/fchollet/keras
使用方法を以下の概要をKerasは、Mnistデータベースに、例えば、CNNのネットワークアーキテクチャを書き、あなたは特に簡単でしょう。
/ ********************* psutil ******************* /
このモジュールは、多数の方法ができ提供しますシステム監視、パフォーマンス分析とプロセスの管理に使用されます。それは現時点ではLinux、Windowsの、OSX、Sun Solarisのサポート 、FreeBSDの他のシステムを。
2.6からバージョン3.5へのためのPython。
/ ************************************************************ scikit-はこちら> = 0.18.1 *********** ******** /
scikit-学ぶnumpyの、scipyのダウンロード、matplotlibのオープンソースの学習ツールに基づいたパッケージです。
：の手順解決するために、主scikit学習
データの準備や前処理
モデル選択とのトレーニング
モデルの検証とチューニングパラメータを
/ ********************* ******************* scipyのダウンロード/
scipyのダウンロード専用の科学技術計算を含めます各キットには、頻繁に質問をしました。異なるアプリケーションに対応し、その様々なサブモジュール。ように補間、統合、最適化、画像処理、統計、特別な機能、などが挙げられます。
scipyのダウンロードは、GSL（GNU CまたはC ++科学コンピューティング・ベース）、又はMatlabのツールボックスのような他の標準ライブラリ科学アプリケーション、と比較することができます。scipyのダウンロードコアパッケージは、Python科学技術計算プログラムであり、それは効率的にnumpyの行列を計算するために使用され、一緒にnumpyのscipyのダウンロード作業を行うこと。
著者：Aieruの
リンクします。https：//www.jianshu.com/p/1a3db06e786d
出典：ジェーンの本が
著者によって著作権で保護されています。著者は認可商業転載してください接触、非商用の転載は、ソースを明記してください。
/ ************************************************************のsimplejson ******************* /
のsimplejsonモジュールはPythonのために使用されJSONデータ型変換の各タイプ。
/ ********************* tensorflow ******************* /
TensorFlowは、オープンソースソフトウェアライブラリですデータは、数値計算を使用してグラフを流れます。言い換えれば、それは、モデルの学習の深さを構築するための最良の方法です。
