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《Python 深度学习》

[美国]弗朗索瓦.肖莱 著；张亮 译

环境准备

开发环境

硬件环境

（建议升级台式机，在经济实力允许的情况下平衡各个硬件，目标都要又大又快）

我的环境

• CPU：i5-5200u
• GPU: 820M
• 内存：8M
• SSD：500G

软件环境

运行环境

• Python 3.6.7
• Anaconda 1.9.2（建议不要升级到1.9.5，会出错）

开发包(建议通过AnaConda安装，因为AnaConda会帮助安装相关的支持工具包）

• Keras 2.2.5：需要配置环境

• TensorFlow 1.3.0：我的显卡计算力太低，无法配置GPU支持

• NumPy 1.16.5

• MatplotLib 3.1.2

  • matplotlib绘图需要提供中文字体支持。
    1. 将 “\Tools” 目录下的 “YaHei.Consolas.1.12.ttf” 文件拷贝到 “\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf” 目录下。
    2. 将 “\Tools” 目录下的 “matplotlibrc” 文件拷贝到 “\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\” 目录下， 拷贝过程中可以直接覆盖原始文件，也可以将原始文件改名。

• Scikit-Learn 0.21.3

• NLTK 3.4.4

• Theano 1.0.4：需要配置环境

• m2w-toolchain 5.3.0

• libpython 2.0

• opencv 4.1.2

• pydot 1.4.1

• GraphViz 2.38.0

• python-graphviz 0.13.2

• pydot-ng 2.0.0 （不知道是否一定需要安装，AnaConda因为冲突不允许安装，可以使用pip install 安装）

• 开发包（可选）（我的是旧的显卡 820M）

  • CUDA 7.5：下载安装即可
  • cuDNN 不支持：下载后解压到CUDA安装目录即可

IDE

• PyCharm Community Edition：免费，够用，不支持Jupiter（可以用VS Code代替）
• PyCharm Professional Edition：支持的功能更多，需要有个大屏幕

补充说明

没有Jupiter可以访问下面的链接

• Chapter 2:
  • 2.1: 神经网络初探
• Chapter 3:
  • 3.5: Classifying movie reviews
  • 3.6: Classifying newswires
  • 3.7: Predicting house prices
• Chapter 4:
  • 4.4: Underfitting and overfitting
• Chapter 5:
  • 5.1: Introduction to convnets
  • 5.2: Using convnets with small datasets
  • 5.3: Using a pre-trained convnet
  • 5.4: Visualizing what convnets learn
• Chapter 6:
  • 6.1: One-hot encoding of words or characters
  • 6.1: Using word embeddings
  • 6.2: Understanding RNNs
  • 6.3: Advanced usage of RNNs
  • 6.4: Sequence processing with convnets
• Chapter 8:
  • 8.1: Text generation with LSTM
  • 8.2: Deep dream
  • 8.3: Neural style transfer
  • 8.4: Generating images with VAEs
  • 8.5: Introduction to GANs

Ch01 什么是深度学习

• 基本概念
• 发展历史
• 未来趋势