Puis vous pouvez lancer jupyter portable en disant:
- jupyter notebook.
- Sélectionner le bon terminal python 3 ou 2.
- Puis importer ces modules.
TensorFlow est l’un des frameworks de machine learning les plus populaires au monde. Il est utilisé pour créer des modèles de machine learning et des réseaux de neurones. TensorFlow peut être utilisé avec Python et peut être facilement installé sur Jupyter Notebook. Dans cet article, nous allons vous montrer comment installer TensorFlow sur Jupyter Notebook ainsi que d’autres informations utiles.
Pip est un outil de gestion de paquets pour Python qui permet d’installer, de mettre à jour et de désinstaller des modules Python. Pour installer un module avec pip, il suffit d’ouvrir la ligne de commande de votre ordinateur et d’entrer la commande « pip install nom_du_module ». Par exemple, pour installer le module numpy, il suffit d’entrer la commande « pip install numpy ».
Pour vérifier si pip est installé sur votre ordinateur, il suffit d’ouvrir la ligne de commande et d’entrer la commande « pip –version ». Cette commande affichera la version de pip installée sur votre ordinateur. Si pip n’est pas installé, vous pouvez le télécharger à partir du site web de Python.
TensorFlow peut être facilement installé sur Python à l’aide de pip. Pour installer TensorFlow, il suffit d’ouvrir la ligne de commande et d’entrer la commande « pip install tensorflow ». Cette commande téléchargera et installera automatiquement TensorFlow.
PyTorch est un autre framework de machine learning populaire qui est souvent comparé à TensorFlow. PyTorch est plus facile à utiliser que TensorFlow et est souvent préféré par les chercheurs en intelligence artificielle. PyTorch est également plus flexible que TensorFlow, ce qui le rend idéal pour les projets expérimentaux.
Keras est une API de réseau de neurones de haut niveau qui permet de créer des modèles de machine learning de manière rapide et facile. Keras est souvent utilisé avec TensorFlow et permet de créer des modèles de machine learning en quelques lignes de code. Keras est également hautement configurable et permet aux développeurs de personnaliser leurs modèles de machine learning.
Voici les étapes pour installer Keras en Python :
1. Assurez-vous d’avoir Python installé sur votre ordinateur.
2. Ouvrez une fenêtre de commande ou un terminal.
3. Tapez « pip install keras » et appuyez sur Entrée.
4. Attendez que l’installation soit terminée.
5. Pour vérifier si Keras est installé correctement, tapez « import keras » dans l’interpréteur Python et appuyez sur Entrée. S’il n’y a pas d’erreur, cela signifie que Keras est installé et prêt à être utilisé.
Il est à noter que Keras est souvent installé avec TensorFlow, donc si vous avez déjà installé TensorFlow, vous n’avez pas besoin d’installer Keras séparément.
Voici les étapes pour installer Keras :
1. Ouvrir une console ou un terminal.
2. Installer Keras en utilisant la commande pip install keras.
3. Vérifier que l’installation est réussie en important Keras dans un environnement Python et en vérifiant qu’aucune erreur n’apparaît.
Il est également recommandé d’installer TensorFlow avant d’installer Keras, car Keras utilise TensorFlow en tant que backend.
Pip Python est normalement installé avec Python. Si vous utilisez un système d’exploitation basé sur Unix, vous pouvez le trouver dans le répertoire /usr/bin/pip. Si vous utilisez Windows, vous pouvez le trouver dans le répertoire Scripts de votre installation Python.