使用 sklearn.neural_network 版本 0.18.dev0 与 scikit-learn 0.17 模拟答案

【问题标题】：Using sklearn.neural_network version 0.18.dev0 Simulatenously With scikit-learn 0.17使用 sklearn.neural_network 版本 0.18.dev0 与 scikit-learn 0.17 模拟
【发布时间】：2016-07-10 15:55:50
【问题描述】：

我正在使用两个版本的 scikits-learn，用于不同的目的：

scikits-learn 0.17 用于生产
scikits-learn 0.18，特别是它的neural network library，用于教育目的

请注意，在撰写本文时：

scikits-learn 0.18 仍在开发中。
scikits-learn 0.17 没有神经网络库。

在 0.18 稳定之前，我想在生产中使用 0.18 用于神经网络，0.17 用于其他任何东西，在同一代码中。有没有办法同时安装两个这样的版本，以便它们都可以在同一代码中调用？

【问题讨论】：

标签： scikit-learn neural-network

【解决方案1】：

虽然这不是我正在寻找的确切答案，但它确实解决了我的问题。

我在追求两件事：

在我的生产代码中使用 Sklearn 0.17。 `
使用可与之配合使用的强大神经网络库。

我最初的尝试：

SKNN - 适合 Sklearn API，但未维护，并已作为 sklearn.neural_network 迁移到 Sklearn 0.18
在 Sklearn 0.17 旁边使用 Sklearn 0.18 的神经网络（这是我的问题的起源）

我找到的解决方案是使用TensorFlow.contrib.learn，也称为SKFlow。

SKFlow 正是我所寻找的：

一个强大且高度维护的神经网络库（几个月前作为一个模块被采用到 TensorFlow 中）
完全兼容 Sklearn 0.17 的 API。

【讨论】：