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為機器學(xué)習(xí)設(shè)置Python環(huán)境可能是一項棘手的任務(wù)。如果您以前從未設(shè)置過類似的東西,那么您可能需要花費數(shù)小時來處理不同的命令,才能讓它正常工作。但我們只是想要直接得到ML! 在本教程中,您將學(xué)習(xí)如何設(shè)置穩(wěn)定的Python機器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境,您將能夠直接進入ML,并且也不用再擔(dān)心安裝包的事情。 (1)設(shè)置Python 3和Pip第一步是安裝pip,一個Python包管理器: sudo apt-get install python3-pip 使用pip,我們將能夠通過簡單的pip install your_package安裝Python包索引中索引的任何Python包。您很快就會看到我們?nèi)绾问褂盟鼇碓O(shè)置我們的虛擬環(huán)境。 接下來,我們將從命令行運行pip或python命令時將Python 3設(shè)置為默認值。這使得使用Python 3更容易、更方便。如果我們不這樣做,那么如果我們想使用Python 3,我們必須記住每次都輸入pip3和python3! 為了強制Python 3成為默認值,我們將修改?/ .bashrc文件。從命令行,執(zhí)行以下命令以查看該文件: nano~ / .bashrc 向下滾動到#some more ls aliases部分并添加以下行: 別名python ='python3' 保存文件并重新加載更改: source~ / .bashrc Python 3現(xiàn)在是你的默認Python!您可以在命令行上使用簡單的python your_program運行它。 (2)創(chuàng)建虛擬環(huán)境現(xiàn)在我們將建立一個虛擬環(huán)境。在那里,我們將安裝機器學(xué)習(xí)所需的所有python包。 我們使用虛擬環(huán)境來分離我們的編碼設(shè)置。想象一下,如果在某些時候你想在你的計算機上做兩個不同的項目,這需要不同版本的庫。將它們?nèi)糠旁谙嗤墓ぷ鳝h(huán)境中可能會很麻煩,您可能會遇到庫版本沖突的問題。項目1的ML代碼需要numpy的1.0版本,但是項目2需要1.15版本。 虛擬環(huán)境允許我們隔離我們的工作區(qū)域以避免這些沖突。 首先,安裝相關(guān)的包: sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper 一旦我們安裝了virtualenv和virtualenvwrapper,我們將再次需要編輯?/ .bashrc文件。將這3行放在底部并保存。 export WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs 保存文件并重新加載更改: source~ / .bashrc 現(xiàn)在我們可以最終創(chuàng)建虛擬環(huán)境: mkvirtualenv ml 我們剛剛創(chuàng)建了一個名為ml的虛擬環(huán)境。要輸入它,請執(zhí)行以下操作: workon ml 太好了!您在ml virtualenv中執(zhí)行的任何庫安裝都將在那里被隔離,并且不會與任何其他環(huán)境沖突!因此,每當(dāng)您希望運行依賴于mlenvironment中安裝的庫的代碼時,請先使用workon命令進入,然后正常運行代碼。 如果您需要退出virtualenv,請運行以下命令: deactivate (3)安裝機器學(xué)習(xí)庫現(xiàn)在我們可以安裝自己的ML庫了!我們將使用最常用的:
這是一個簡單的技巧,可以快速安裝所有這些庫!創(chuàng)建一個requirements.txt文件并列出您要安裝的所有軟件包,如下所示: numpy 完成后,只需執(zhí)行以下命令: pip install -r requirements.txt 瞧! Pip將繼續(xù)并一次性安裝文件中列出的所有軟件包。 恭喜,您的環(huán)境已經(jīng)建立,您已經(jīng)可以進行機器學(xué)習(xí)了! |
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