Использование NumPy в Visual Studio
Я загрузил http://pytools.codeplex.com/ (Python Tools для Visual Studio), чтобы я мог писать Python в VS, конечно!
Проблема в том, что когда я пытаюсь использовать самый базовый пакет "numpy", например:
В нем говорится: Нет модуля с именем ‘numpy’.
Как я могу использовать numpy и scipy в Visual Studio?
Примечание. Я использую этот Canopy Express https://www.enthought.com/products/epd/free/ на другом компьютере, который отлично работает; однако я не хочу устанавливать его на этом компьютере, поскольку у меня уже установлен VS.
Edit:
Я добавил среду python 3.3 в мое "решение" python, щелкнув правой кнопкой мыши среды python и нажав добавить среду. Но, щелкнув правой кнопкой мыши по моей среде и нажав установочный пакет python, я набрал "numpy" и получил эту ошибку при попытке установить ее:
Как установить numpy?
Рассмотрим использование более функционального дистрибутива Windows для Python, например anaconda. Он поставляется с лодкой пакетов, включенных в программу установки. Это очень удобно для тех, кто новичок в Python, особенно когда они используют Windows.
В Visual Studio Community 2013 с Python2.7 среды,
для меня работало следующее:
Откройте меню "Python Environments" в проводнике решений, и нажмите " Установить пакет Python. ". 
Использование NumPy в Visual Studio
Я загрузил http://pytools.codeplex.com/ (инструменты Python для Visual Studio), чтобы написать Python в Visual Studio.
Проблема в том, когда я пытаюсь использовать самый простой пакет "numpy", например так:
Там написано " Нет модуля с именем ‘numpy’ ."
Как я могу использовать NumPy и SciPy в Visual Studio?
Примечание. Я использую Canopy Expres на другом компьютере, который работает отлично; однако я не хочу устанавливать его на эту машину, поскольку у меня уже установлена Visual Studio.
Я добавил среду Python 3.3 в свое «решение» Python, щелкнув правой кнопкой мыши среду Python и щелкнув добавить среду. Но после щелчка правой кнопкой мыши по моей среде и выбора установки пакета Python я набрал "numpy" и получил эту ошибку при попытке установить его:
Как я могу установить NumPy?
7 ответов
Подумайте об использовании более функционального дистрибутива Python для Windows, такого как Anaconda. Он поставляется с загрузкой пакетов, включенных в установщик. Это очень удобно для новичков в Python, особенно когда они используют Windows.
Смотрите раздел Extra в Visual Studio (Extra-Python-Интерактивное окно).
Он имеет возможность переключать интерактивную консоль через другую версию платформы / Python (32-битная, 64-битная, Debug и Anaconda (которая имеет пакет NumPy)).
Два решения работали для меня:
- Переход прямо в мою папку Python и установка пакетов с помощью pip.
- Создание виртуальной среды в моем проекте и установка пакетов из Visual Studio.
В Visual Studio 2013 Community Edition со средой Python 2.7 у меня сработало следующее:
Откройте меню «Среды Python» в обозревателе решений и нажмите « Установить пакет Python . ».
Затем напишите " numpy ":
2 . Установка пакетов по отдельности
Вот некоторые рекомендуемые пакеты. Обычно вы хотите установить пакеты, используя pip или через интерфейс в Visual Studio (который использует pip ), так как это обеспечит получение последней версии, которая будет работать и с вашей версией Python. как любые зависимости.
Некоторые пакеты имеют сложные зависимости и должны быть загружены вручную, либо с веб-сайта проекта, либо с Christoph. Коллекция пакетов Гольке.
Я установил numpy и scipy по этим ссылкам, и он отлично работает с Visual Studio.
- numpy http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/
- scipy http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/
- Matplotlib http://matplotlib.org/downloads.html
- Pandas http://pandas.pydata.org/getpandas.html
Я фактически столкнулся с тем же набором проблем при попытке использовать Visual Studio для Python.
Мне удалось заставить вещи работать в конце — смотрите Использование Visual Studio 2013 для Python (3.4) с NumPy и SciPy в Windows для получения подробной информации. По сути, вы можете использовать программу установки (если она есть) или использовать pip сделать установку.
Введение
Из статьи вы узнаете, как написать простую нейросеть на Python с подключением библиотеки numpy в среде Visual Studio (VS). Для более глубокого понимания проблематики приводятся примеры различных версий кода — от простого из 7 строк до более профессионального.
Любая искусственная нейронная сеть состоит из слоёв. Первый слой — входной, последний — выходной. Любой слой, расположенный между входным и выходным — скрытый. Количество слоев и нейронов в них может быть разное.
Во входном слое расположены нейроны, которые принимают сигнал, но не обрабатывают его.
Стрелочки, передающие сигналы — синапсы. Они умножают входной сигнал xi на синаптический вес wi. В каждом из нейронов определяется сумма значений входящих сигналов
Зачем нужны функции активации? Чтобы нейронные сети могли аппроксимировать нелинейные или сложные функции, должен быть способ добавить нелинейное свойство к вычислению результатов.
Результат d приводится к диапазону [0 … 1] при помощи функции активации y=S(d) (нелинейной сигмоидальной функции).
alpha – параметр наклона сигмоидальной функции S(d). Чем больше этот параметр, тем круче функция (угол касательной в точке перегиба функции будет больше).
Обучить нейронную сеть — значит, сообщить ей, чего мы от нее добиваемся. Допустим, мы хотим, чтобы для нашей сети при сигналах на входе 0 и 1 на выходе была 1.
В общем виде алгоритм обучения с учителем будет выглядеть следующим образом:
- Инициализировать синаптические веса маленькими случайными значениями.
- Выбрать очередную обучающую пару из обучающего множества; подать входной вектор на вход сети.
- Вычислить выход сети.
- Вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары).
- Подкорректировать веса сети для минимизации ошибки.
- Повторять шаги с 2 по 5 для каждой пары обучающего множества до тех пор, пока ошибка на всем множестве не достигнет приемлемого уровня.
Конкретный вид математических операций, выполняемых на этапе 5, определяет разновидность алгоритма обучения. Например, для однослойных сетей применяют простейший алгоритм, основанный на т. н. дельта-правиле (см. Обучение персептрона. Дельта-правило), для сетей с любым количеством слоев широко используется алгоритм обратного распространения ошибки.
Дельта-правило — метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Его дальнейшее развитие привело к созданию метода обратного распространения ошибки.
Создание нейронной сети в Visual Studio (версия кода 1)
Запускаем редактор VS и создаем проект (File>New>Project>Python>Python Application)
Вставляем в исходный файл (.py) код:
Программа решает простенькую задачку «Математическая разминка»:
В этой задаче весь весь датасет был разбит на 2 батча, в каждом из которых было по 3 числа — 2 на входе и одно на выходе. Для реализации задачи используется нейронная сеть с 2-я входами, 3-я нейронами на скрытом слое и одним нейроном на выходе.
Через такую нейронную сеть за одну эпоху пропускается датасет за 2 итерации ( см. Эпоха, батч, итерация — в чем различия?). Подробное описание кода, на базе которого написана программа, см. Нейронные сети. Краткое введение (см. также как работает функция numpy.dot).
Запускаем приложение. Получаем после обучения числа на выходе такие же, как и были заданы (3 для пары (1,2) и 6 для пары (4,5)). При тестировании для пары входных чисел (7,8) на выходе получено 7.51…:
Результат тестирования не совсем точный (ожидался результат 9). Это можно объяснить слишком маленькой выборкой для обучения.
Изменим пару входных чисел для тестирования обученной модели на (2,3). При этом получаем более точный результат на выходе 4.09…(ожидался результат 4) по сравнению с тестированием предыдущей пары.
Это можно объяснить тем, что входные числа находятся в промежутке между числами, которые использовались для обучения.
Если отладчик подчеркивает 1-й рядок кода, значит, у Вас еще не инсталлирован пакет (package) numpy. Его можно инсталлировать не выходя из проекта (Шаг 5. Установка пакетов в окружении Python). Для этого открываете контекстное меню в Solution Explore и выбираете в нем «Install Python Package»:
Откроется окно «Python Environments». В поисковом окошке набираете «numpy» и, затем, запускаете «Install numpy».
Если инсталляция происходит впервые, откроется окно, в котором выбираете права администратора:
Инсталляция длится не более 5 минут.
Задание: Перестройте программу, чтобы она решала следующую задачу:
Простая нейронная сеть (версия кода 2)
Постановка задачи. Обучить однослойную нейронную сеть с 3-х входами и с одним выходом на основе тренировочной выборки из 4-х примеров. После обучения системы определить результат на выходе для тестового примера.
Вставляем в исходный файл следующий код:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Усложняем приложение. Вставляем в исходный файл следующий код:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Простая нейронная сеть (версия кода 3)
Ниже рассмотрены коды приложений для 2-х и 3-х уровневых нейронных сетей. Подробное описание обоих приложений и алгоритма к ним см. в первоисточнике Нейронная сеть в 11 строках Python (часть 1).
Код к 2-х уровневой нейронной сети:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Код к 3-х уровневой нейронной сети:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Примеры хорошо структурированных программ
Пример 1 (см. первоисточник: IMPLEMENTING A FLEXIBLE NEURAL NETWORK WITH BACKPROPAGATION FROM SCRATCH). Реализация программы, которая позволяет добавлять / удалять слои без изменения кода