sudo snap install codium
в codium - установить расширение python самое популярное (в кром миллионы загрузок)
также решить проблему конфликта с alt: ctrl-shift-p, набиваем "settings json" и
добавляем в настройки следующее:
Код: Выделить всё
"window.customMenuBarAltFocus": false,
"window.enableMenuBarMnemonics": false,
"window.menuBarVisibility": "hidden"
Далее в терминале sudo apt install python3-pip python3-virtualenv
Код: Выделить всё
mkdir mnist
cd mnist
virtualenv mnist-venv
mnist-venv/bin/activate
codium .
# возвращаемся в терминал, пусть кодиум пока повисит
pip install keras matplotlib numpy
Теперь в codium создаём новый Юпитер-блокнот, он там будет предлагать что-то поставить - на всё соглашаемся. И вставляем в него такие ячейки:
[code]
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist
import keras
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
class_names = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']
train_images = train_images/255.0
test_images = test_images/255.0
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
plt.subplot(5,5,i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\ntest accuracy:', test_acc)
predictions = model.predict(test_images)
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_label[i], img[i]
plt.grid(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)
predicted_label = np.argmax(predictions_array)
if predicted_label == true_label:
color = 'blue'
else:
color = 'red'
plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
100*np.max(predictions_array),
class_names[true_label]),
color=color)
def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i]
plt.grid(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
plt.ylim([0, 1])
predicted_label = np.argmax(predictions_array)
thisplot[predicted_label].set_color('red')
thisplot[true_label].set_color('blue')
# Print the first X number of test images, predicted labels, and genuine labels.
# Correct predictions appear in blue, and incorrect predictions in red.
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
plot_image(i, predictions, test_labels, test_images)
plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
plot_value_array(i, predictions, test_labels)
plt.show()