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title: "Apprentissage et images (partie AM) - TP"
description: "Partie A. Meyer"
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Nous vous conseillons de faire l'installations de Anaconda. Anaconda est un gestionnaire d'environnements Python. Il vous permet entre autre d'avoir plusieurs installations de Python avec des packages différents sans interférence entre chaque environnement. Si vous avez besoin d'un turorial décrivant l'installation de chaque étape en détails, [regardez ici](https://mrmint.fr/installer-environnement-python-machine-learning-anaconda).
Dans un environnement python, il faut installer `Numpy, MatPlotlib, OpenCV et PyTorch`. Pour installer PyTorch et de nombreuses dépendances, regardez [la ligne de commande que propose PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/). Puis installer OpenCV avec `pip install opencv-python`.
Sous Windows lancez `anaconda prompt`, sous Linux ouvrez un terminal, puis lancez ```conda activate p36```
Votre code va être écrit en Python. Vous pouvez utiliser [VisualCode](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python) par exemple ou [l'IDE Spyder](https://www.spyder-ide.org/) qui s'installe avec Anaconda ou [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) qui est gratuit pour les étudiants. Éventuellement écrire votre code dans un éditeur de code puis lancer votre script comme ceci :
Ou vous pouvez travailler avec [Colab/Google](https://colab.research.google.com/). Vous trouverez [un tutoriel ici sur medium](https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d). Colab permet d'écrire et exécuter du code en ligne, possibilité de le