Google Colab - 安装机器学习库

Colab 支持市场上大多数可用的机器学习库。在本章中，让我们快速概述如何在 Colab 笔记本中安装这些库。

要安装库，您可以使用以下任一选项 −

!pip install

或

!apt-get install

Keras

Keras 用 Python 编写，在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上运行。它可以轻松快速地对神经网络应用程序进行原型设计。它支持卷积网络 (CNN) 和循环网络，以及它们的组合。它无缝支持 GPU。

要安装 Keras，请使用以下命令 −

!pip install -q keras

PyTorch 是开发深度学习应用程序的理想选择。它是一个优化的张量库，并且支持 GPU。要安装 PyTorch，请使用以下命令 −

!pip3 install torch torchvision

Apache MxNet 是另一个灵活高效的深度学习库。要安装 MxNet，请执行以下命令 −

!apt install libnvrtc8.0
!pip install mxnet-cu80

OpenCV 是一个用于开发机器学习应用程序的开源计算机视觉库。它有超过 2500 种优化算法，支持多种应用，例如识别人脸、识别物体、跟踪移动物体、拼接图像等。谷歌、雅虎、微软、英特尔、IBM、索尼、本田、丰田等巨头都在使用这个库。它非常适合开发实时视觉应用程序。

要安装 OpenCV，请使用以下命令 −

!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python

XGBoost 是一个分布式梯度提升库，可在 Hadoop 等主要分布式环境中运行。它非常高效、灵活且便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现 ML 算法。

要安装 XGBoost，请使用以下命令 −

!pip install -q xgboost==0.4a30

Graphviz 是一款用于图形可视化的开源软件。它用于网络、生物信息学、数据库设计中的可视化，以及许多需要数据可视化界面的领域。

要安装 GraphViz，请使用以下命令 −

!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot

到目前为止，您已经学会了创建包含流行机器学习库的 Jupyter 笔记本。您现在可以开发机器学习模型了。这需要很高的处理能力。 Colab 为您的笔记本提供免费的 GPU。

在下一章中，我们将学习如何为您的笔记本启用 GPU。