PyBrain入门实践：环境搭建与配置

学习目标

本课程将指导学员学习在Windows、macOS和Linux三种操作系统上安装PyBrain库，并配置Python虚拟环境和Jupyter Notebook的方法，为后续的深度学习实践打下坚实的基础。

相关知识点

• PyBrain环境搭建与配置

学习内容

1 PyBrain环境搭建与配置

1.1 PyBrain库的安装

1.1.1 了解PyBrain

PyBrain是一个用于机器学习的Python库，它提供了多种神经网络模型、强化学习算法和优化算法。PyBrain的目标是为机器学习研究提供一个易于使用、灵活且高效的平台。在开始安装之前，需要确保计算机上已经安装了Python，推荐使用Python 3.6或更高版本。

1.1.2 安装PyBrain

首先，这里需要获取PyBrain的源码库，获取方式如下：

注意：pip安装的PyBrain版本最新为0.3.0，与本课程不适配，需要编译0.3.3版本的包。PyBrain自2015年发布0.3.3版本以来就没再进行过版本更新，其源码中很多scipy引用的功能模块在当前已经全部移动到了numpy中，因此这里提供下载的PyBrain源码已经过改造，将所有原本涉及到的scipy引用替换为了numpy，直接编译即可。

!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_codes/34fdd4922be411f0bcc2fa163edcddae/pybrain.zip --no-check-certificate

!unzip pybrain.zip

进入到源码包路径开始编译安装：

cd pybrain/

import sys
%pip install wheel==0.44.0
%pip install ./

cd ../

1.1.3 验证安装

执行以下代码验证PyBrain是否安装成功：

import sys
!{sys.executable} -c "import pybrain"

如果导入pybrain没有任何错误，则表示pybrain安装成功。如果遇到导入错误，可能是因为安装过程中出现了问题，或者Python环境配置不正确。

1.2 Python虚拟环境的配置

1.2.1 为什么使用虚拟环境

虚拟环境是Python开发中非常重要的工具，它允许在同一台机器上为不同的项目创建独立的Python环境，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突，确保每个项目的环境都是干净和独立的，这里仅介绍方法，notebook内不需要创建。

1.2.2 创建虚拟环境

在命令行中，导航到希望创建虚拟环境的目录，然后运行以下命令来创建一个新的虚拟环境：

python3 -m venv myenv

这里，myenv是虚拟环境指定的名称，可以根据需要更改。创建虚拟环境后，需要激活它，激活命令因操作系统而异：

• Windows:

myenv\Scripts\activate

• macOS/Linux:

source myenv/bin/activate

也可以创建miniconda 环境。具体参考我之前的博文。

激活虚拟环境后，命令行提示符会显示虚拟环境的名称，表示已经进入了虚拟环境。

1.2.3 在虚拟环境中安装PyBrain

进入虚拟环境后，可以使用前面提到的方法安装和验证PyBrain的安装。

1.2.4 离开虚拟环境

完成开发或测试后，可以通过以下命令离开虚拟环境：

deactivate

这将关闭虚拟环境，恢复到系统的默认Python环境。

1.3 Jupyter Notebook的使用

1.3.1 什么是Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个Web应用程序，支持实时代码、数学方程、可视化和叙述性文本。它非常适合用于数据科学、机器学习和教学。Jupyter Notebook支持多种编程语言，包括Python。

1.3.2 安装Jupyter Notebook

在虚拟环境中，可以使用前面提到的方法安装和验证PyBrain的安装。

1.3.3 启动Jupyter Notebook

安装完成后，可以通过以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

这将启动一个Web服务器，并在默认浏览器中打开Jupyter Notebook的界面。可以在界面上创建新的Notebook文件，编写和运行Python代码。

1.3.4 在Jupyter Notebook中使用PyBrain

在Jupyter Notebook中，可以像在普通Python脚本中一样导入和使用PyBrain。例如，创建一个新的Notebook文件，然后输入以下代码：

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.structure import SigmoidLayer, LinearLayer

运行这段代码可以导入常用的包，无导包报错说明已经成功在Jupyter Notebook中配置了PyBrain。

通过本课程，学员可以学会如何在不同操作系统上安装PyBrain，配置Python虚拟环境，并使用Jupyter Notebook进行开发。这些技能将为学员的机器学习之旅打下坚实的基础。接下来，学员可以尝试使用PyBrain实现一些简单的神经网络模型，进一步加深对PyBrain的理解和应用。