Lors de la mise en place d’un environnement d’apprentissage automatique, le processus d’installation peut parfois être décourageant, surtout pour les débutants. Traditionnellement, de nombreux utilisateurs ont recours à l’installation de packages tels que TensorFlow, Keras et Jupyter Notebook via l’invite de commande. Cependant, il existe une alternative plus simple et plus conviviale : utiliser Anaconda Navigator.
Dans cet article, nous explorerons pourquoi l’installation de ces outils essentiels via Anaconda Navigator peut vous faire gagner du temps, réduire les erreurs et rationaliser votre flux de travail, ce qui en fait un choix idéal pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés.
TensorFlow
TensorFlow est un framework open-source de machine learning développé par Google. Il est largement utilisé pour construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique, des régressions linéaires simples aux réseaux neuronaux complexes.
L’installation de TensorFlow via l’invite de commande peut être délicate, avec diverses dépendances et problèmes de compatibilité de version. Anaconda Navigator simplifie ce processus en gérant ces dépendances pour vous, garantissant que l’installation se fait sans accroc et sans erreur.
Keras
Keras est une API de haut niveau pour les réseaux neuronaux, écrite en Python et capable de fonctionner au-dessus de TensorFlow. Elle permet une prototypage facile et rapide, ce qui en fait une favorite parmi les chercheurs et les développeurs. Keras simplifie la création de modèles de réseaux neuronaux complexes mais nécessite un backend comme TensorFlow.
L’installation de Keras via l’invite de commande peut parfois entraîner des problèmes de compatibilité avec TensorFlow. Anaconda Navigator garantit que Keras est installé avec les versions correctes de TensorFlow, offrant une configuration sans tracas.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook est une application web open-source qui vous permet de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. C’est un outil essentiel pour les data scientists et les praticiens de l’apprentissage automatique.
Bien qu’il soit possible d’installer Jupyter Notebook via l’invite de commande, utiliser Anaconda Navigator offre une approche plus intégrée. Non seulement il installe Jupyter Notebook, mais il le configure également pour fonctionner de manière transparente avec TensorFlow et Keras, garantissant que votre environnement d’apprentissage automatique est prêt à l’emploi avec une configuration minimale.
Avantages de l’utilisation d’Anaconda Navigator
Interface conviviale : Anaconda Navigator offre une interface graphique (GUI) qui facilite l’installation et la gestion des packages. Vous pouvez rechercher et installer TensorFlow, Keras et Jupyter Notebook en quelques clics.
Gestion des dépendances : Anaconda Navigator gère automatiquement les dépendances des packages, garantissant que tous les composants nécessaires sont installés et compatibles entre eux. Cela réduit le risque de conflits de version ou de dépendances manquantes.
Gestion des environnements : Anaconda vous permet de créer des environnements isolés pour différents projets. Cela signifie que vous pouvez avoir plusieurs versions de TensorFlow, Keras et d’autres bibliothèques installées sur la même machine sans qu’elles interfèrent les unes avec les autres.
Gain de temps : L’installation de packages via l’invite de commande peut être chronophage et sujette aux erreurs, surtout pour les débutants. Anaconda Navigator rationalise le processus d’installation, vous permettant de vous concentrer davantage sur vos projets d’apprentissage automatique plutôt que de résoudre des problèmes d’installation.
Suite complète : Anaconda Navigator comprend une suite d’autres outils et bibliothèques utiles pour la science des données et l’apprentissage automatique, ce qui en fait un guichet unique pour vos besoins de développement.
Commençons !
Pour commencer, téléchargez Anaconda depuis le site officiel d’Anaconda. Sélectionnez la version Windows et téléchargez l’installateur.
Une fois le téléchargement terminé, localisez le fichier .exe et exécutez-le. Suivez les invites de l’assistant d’installation, en acceptant l’accord de licence et en choisissant le type d’installation qui convient à vos besoins. Il est recommandé de cocher l’option pour ajouter Anaconda à votre variable d’environnement PATH.
Une fois l’installation terminée, vous pouvez lancer Anaconda Navigator directement ou depuis le menu Démarrer.
Avec Anaconda Navigator ouvert, vous pouvez créer un nouvel environnement, ce qui est recommandé pour garder vos outils d’apprentissage automatique organisés et éviter les conflits.
Naviguez vers l’onglet « Environments » et cliquez sur le bouton « Create ». Nommez votre environnement (par exemple, ml_env) et sélectionnez la version Python souhaitée (3.8.19). Après avoir créé l’environnement, assurez-vous qu’il est activé en le sélectionnant dans l’onglet « Environments ».
Dans votre nouvel environnement ml-env, choisissez l’option « Not installed », puis recherchez « tensorflow » dans la barre de recherche. Cochez la case à côté de « tensorflow » et cliquez sur « Apply ». Une boîte de dialogue de confirmation apparaîtra ; procédez à l’installation. Ce processus peut prendre quelques minutes.
Répétez ces étapes pour installer Keras en recherchant « keras », en sélectionnant « Deep learning library for Theano and tensorflow », et en appliquant les modifications.
Pour installer Jupyter Notebook, retournez à l’onglet « Home » dans Anaconda Navigator avec votre environnement sélectionné. Dans la barre de recherche au-dessus de la liste des applications, tapez « jupyter ». Trouvez « Jupyter Notebook » dans la liste et cliquez sur le bouton « Install » à côté. Une fenêtre contextuelle apparaîtra, confirmant l’installation. Cliquez sur « Apply » et attendez que le processus d’installation soit terminé. Cela peut prendre plusieurs minutes.
Une fois TensorFlow, Keras et Jupyter Notebook installés, vous pouvez lancer Jupyter Notebook depuis Anaconda Navigator. Avec votre environnement toujours sélectionné, trouvez « Jupyter Notebook » dans la liste des applications et cliquez sur « Launch ». Cette action démarrera un serveur Jupyter Notebook et ouvrira un nouvel onglet dans votre navigateur web par défaut. Ici, vous pouvez créer de nouveaux notebooks ou ouvrir des notebooks existants pour commencer à travailler avec TensorFlow et Keras.