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title: "Apprentissage et images (partie AM) - TP"
description: "Partie A. Meyer"
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Faites les installations de [Anaconda, Numpy, MatPlotlib, OpenCV et PyTorch décrites ici](https://github.com/ucacaxm/DeepLearning_Vision_SimpleExamples). 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).
Sous windwos lancez `Anaconda navigator` ou `anaconda prompt` puis lancer une console. Sous Linux, depuis un terminal lancer ```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