linux(Ubuntu)下机器学习/深度学习环境配置

为了开发环境纯净，应该首先创建虚拟环境

mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称

如，mkvirtualenv -p python3 ai

但是有的童鞋会卡在这一步，会报一个这样的错误：

OSError: Command /home/python/.virtualenvs/ai/bin/python3 – setuptools pkg_resources pip wheel failed with error code 2

这是因为virtualenv虚拟环境—-pip多版本共存导致的

解决办法可以看这个帖子：https://blog.csdn.net/dashen180309/article/details/79494016

接下来再说如何配置机器学习的开发环境

首先建一个txt文件，名字随意，比如, bao.txt

里面写上：

matplotlib==2.0.2
numpy==1.14.2
pandas==0.20.3
TA-Lib==0.4.16
tables==3.4.2
jupyter==1.0.0

然后根据在上面创建好的虚拟环境中进行安装，

　　进入虚拟环境的命令:  workon 两次tab键

　　workon 虚拟环境名称(首次创建默认是在虚拟环境中的)

　　如

　　workon ai

　　退出虚拟环境的命令：deactivate

　　删除虚拟环境的命令：rmvirtualenv 虚拟环境名称

在虚拟环境安装各种机器学习包的命令：

pip install -r bao.txt(就是上面写下各个包的txt文档)

以上就是机器学习入门需要的包，后面再更新

深度学习部分：

TensorFlow的安装

CPU版本

pip install tensorflow==1.8 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
或

pip install tensorflow==1.8 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

GPU版本

https://www.tensorflow.org/install/install_linux