<p>行'PYTHONPATH=python学习者.py-c'不是一个命令,我猜这是一个输入错误,你必须运行</p>
<p><code>PYTHONPATH=<NNRec_PATH></code>首先设置工作目录,然后</p>
<p><code>python learner.py -c <CONF_PATH></code>实际运行学习任务</p>
<p>这只是一个猜测,通过阅读这个特定项目的自述,我还没有尝试过这个。你知道吗</p>
<hr/>
<p><strong>一般来说</strong></p>
<p>我会向您推荐一些关于<a href="https://www.udemy.com/" rel="nofollow noreferrer">udemy</a>、<a href="https://www.datacamp.com/" rel="nofollow noreferrer">datacamp</a>、<a href="https://www.coursera.org/" rel="nofollow noreferrer">coursera</a>等网站的文章和教程。你知道吗</p>
<p>我发现<a href="https://www.datacamp.com/community/tutorials/convolutional-neural-networks-python" rel="nofollow noreferrer">this one</a>非常有用,因为它为您提供了起飞所需的一切。您将设置环境并启动并运行您的第一个classificator,这将使您在几个小时内立即感受到成功(我需要大约4个小时来完成这一步)。你知道吗</p>
<p>(顺便说一句:我还推荐一个Linux开发盒和nvidiagpu硬件,不是因为没有它就不能工作。在教程中95%的时间你会发现Shell命令和典型的Linux工具,因此它是更好的文档和证明。即使在ubuntu上安装和运行NVIDIA CUDA和cuDNN也不是那么容易,在10到100倍的因子下,它也能让你在训练中减少等待时间,如果你想调整你的模型,这是非常方便的。)</p>
<p>然而,你也应该考虑参加课程和阅读有关理论背景的文献(<a href="https://machinelearningmastery.com/blog/" rel="nofollow noreferrer">this is a blog about it which I like very much</a>),这样你就能够理解哪种类型的网络/模型能够解决哪种类型的问题。机器学习的主要问题是不建立和运行一个模型。有很多工具可以基本上完全自动化。选择正确的模型和参数,从而使其适应特定的问题类别需要知识。你知道吗</p>