独家 | 手把手教你用Python 3创建用于机器学习开发的Linux虚拟机（附安装教程代码）...
Linux是使用Python進行機器學習開發的極佳環境。這些工具能夠被簡便快捷地安裝，并且您可以直接開發和運行大型模型。
在本教程中，您將了解如何使用Python創建和安裝用于機器學習的Linux虛擬機。完成本教程后，您將知道:
如何下載和安裝VirtualBox來管理虛擬機如何下載和安裝Fedora Linux
如何在Python 3中為機器學習安裝一個SciPy環境
如果您的電腦操作系統是Windows、Mac OS X和Linux。那么本教程是適合您的。
Linux虛擬機的好處
您可能有很多原因想要使用Linux虛擬機來進行Python機器學習開發。例如，下面列出了使用虛擬機的5大好處:
- 使用在本機系統上不可用的工具（如果您的操作系統是Windows）
- 在不影響本地環境的情況下安裝和使用機器學習工具(例如：使用Python 3工具)
- 為不同的項目(Python2和Python3)提供高度定制的環境
- 為了節省機器的狀態，并準確地找出你離開的地方(從機器轉跳到機器)
- 與其他開發人員共享開發環境（創建一次，多次重用）
也許最有利的一點是第一點，能夠很容易地使用不受環境支持的電腦操作系統，使用機器學習工具。
我是一個OS X用戶，盡管機器學習工具可以使用BREW和MacPorts安裝，我還是認為為機器學習開發安裝和使用Linux虛擬機更容易。
概述
本教程分為三個部分:
1.?下載并安裝VirtualBox
VirtualBox是一個用于創建和管理虛擬機的免費開源平臺。
一旦安裝好，你就可以創建所有你喜歡的虛擬機，只要你有ISO映像或者CD就可以安裝。
- 訪問VirtualBox.org
- 點擊“下載VirtualBox”來訪問下載頁面
- 為您的虛擬機選擇二進制文件
- 為您的系統安裝軟件，并遵循安裝說明
- 打開VirtualBox軟件并批準它的工作
2.下載并安裝Fedora Linux
我選擇了Fedora Linux，因為我認為和其他的Linux相比，它更親切、更溫和。對于面向虛擬機和開發人員的RedHat Linux來說，它具有領先優勢。
2.1下載Fedora ISO映像
讓我們從下載Fedora Linux的ISO開始。Fedora 25為64位版本。
- 訪問getfedora.org
- 單擊“Workstation”訪問虛擬機頁面
- 點擊“立刻下載”來訪問下載頁面
- 在“其他下載”下，點擊“64位1.3 GB實時鏡像”
- 您現在應該有一個具有名字的ISO文件:?“Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso“
現在我們已經準備好在VirtualBox中創建VM了。
2.2創建Fedora虛擬機
現在，讓我們在VirtualBox中創建Fedora虛擬機。
- 打開VirtualBox軟件
- 點擊“NEW”按鈕
- 選擇名稱和操作系統??
? ? ? ? ? 名稱：Fedora25
? ? ? ? ? 類型：Linux
? ? ? ? ? 版本：Fedora (64-bit)
? ? ? ? ? 點擊:“Continue”
- 配置內存大小
? ? ? ? ? 2048
- 配置硬盤
? ? ? ? ? 現在創建一個虛擬硬盤。
? ? ? ? ? 硬盤文件類型。
? ? ? ? ? VDI(VirtualBox磁盤鏡像)。
? ? ? ? ? 物理硬盤上的存儲。
? ? ? ? ? 動態分配
? ? ? ? ? 文件位置和大小：10G
現在我們已經準備好從ISO映像安裝Fedora。
2.3 Fedora Linux 安裝
現在，讓我們在新的虛擬機上安裝Fedora Linux。
- 選擇新的虛擬機并點擊“開始”按鈕
- 單擊文件夾圖標，選擇Fedora ISO文件
? ? ? ? ? “Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso”
- 點擊“開始按鈕”
- 選擇第一個選項“Start Fedora-Live-Workstation-Live 25”并按下回車鍵
- 點擊“ESC”鍵跳過檢查
- 選擇“實時系統用戶”
- 選擇“安裝到硬盤驅動器”
- 完成“語言選擇”(英語)
- 完成“安裝目標”(“ATA VBOX硬盤”)
? ? ? ? ? 您可能需要等一分鐘才能讓VM創建硬盤
- 點擊“開始安裝”
- 設置root密碼
- 創建你自己的一個用戶
? ? ? ? ? ? 記下用戶名和密碼（以便以后可以使用）
? ? ? ? ? ? 勾選“讓這個用戶為管理員”(這樣您就可以安裝軟件)
- 等待安裝完成。(大約5分鐘)
- 點擊“退出”，點擊右上方的電源圖標，選擇“關機”
2.4 Fedora Linux安裝完成
Fedora Linux已經安裝；讓我們完成最后的安裝，使它可以使用。
- 在VirtualBox選擇fedora25 VM，在“存儲”下，單擊“光盤驅動器”選擇“從虛擬驅動器中刪除磁盤”，以彈出ISO鏡像
- 單擊“開始”按鈕啟動Fedora Linux的安裝
- 使用你創建的用戶登入系統
- 完成安裝
? ? ? ? ?選擇語言“英語”
? ? ? ? ?點擊“下一步”
? ? ? ? ?選擇鍵盤為“US”
? ? ? ? ?點擊“下一步”
? ? ? ? ?配置隱私權
? ? ? ? ?點擊“下一步”
? ? ? ? ?連接你的網絡賬戶
? ? ? ? ?點擊“跳過”
? ? ? ? ?點擊“開始使用Fedora”
- 關閉自動啟動的幫助系統
現在我們有了Fedora Linux虛擬機，準備安裝新的軟件。
3.安裝Python機器學習環境
Fedora使用Gnome 3作為窗口管理器。Gnome 3與之前的Gnome版本有很大的不同;通過使用內置的幫助系統，您可以學習如何使用它。
3.1 安裝Python環境
讓我們從為機器學習開發安裝所需的Python庫開始。
- 打開終端
? ? ? ? ?點擊“Activities”
? ? ? ? ?輸入：“終端”
? ? ? ? ?點擊圖標或者按回車鍵
- 確認Python3安裝
輸入：
python3 --version
- 安裝Python機器學習環境。具體地:
? ? ? ? ? NumPy
? ? ? ? ? SciPy
? ? ? ? ? Pandas
? ? ? ? ? Matplotlib
? ? ? ? ? Statsmodels
? ? ? ? ? Scikit-Learn
DNF是一個軟件安裝系統，正式的yum。第一次運行DNF時，它將更新包的數據庫，這可能需要一分鐘。
輸入：
sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels當提示時輸入您的密碼，通過按“y”或“enter”來確認安裝。
3.2 確認Python環境
現在已經安裝了環境，我們可以通過打印每個必需的庫的版本來確認它。
- 打開：“Gedit”.
? ? ? ? ? 點擊：“Activities”
? ? ? ? ? 輸入：“gedit“
- 點擊圖標或者按回車鍵
在主目錄中將其保存為versions.py
# scipy import scipy print('scipy: %s' % scipy.__version__) # numpy import numpy print('numpy: %s' % numpy.__version__) # matplotlib import matplotlib print('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__) # pandas import pandas print('pandas: %s' % pandas.__version__) # scikit-learn import sklearn print('sklearn: %s' % sklearn.__version__) # statsmodels import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__) 沒有復制粘貼的支持；你可能想要在VM中打開Firefox、瀏覽這個界面并且復制粘貼這個腳本到你的gedit窗口中。
- 在終端中運行腳本
輸入：
python3 versions.py
?
使用VM的技巧
本節列出一些使用VM進行機器學習開發的技巧。
- 復制粘貼和文件夾共享：這些特性需要在Linux虛擬機中安裝“Guest Additions”。我沒有能夠正確地安裝它，因此不使用這些特性。如果你喜歡，你可以試試；請在評論中讓我知道你是怎么做的。
- 使用GitHub：我建議在GitHub中存儲所有代碼，并從VM中檢查代碼。這使得從VM中獲取代碼和資產變得更加容易。
- 使用Sublime. 我認為對用于Linux開發來說，Sublime是一個很棒的文本編輯器，至少比Gedit好。
- 使用AWS來做大的工作：您可以使用相同的步驟在Amazon Web Services上安裝Fedora Linux，以便在云中運行大型模型。
- VM工具：通過關閉窗口，您可以在任何時候保存VM。您還可以在任意時刻獲取VM的快照，并返回到快照。如果您正在對文件系統進行較大的更改，那么這將是很有幫助的。
- 您可以輕松地在Linux中安裝Python2和Python 3，并使用Python(而不是python3)二進制文件，或者使用替代方案來在兩者之間切換。
- 筆記本：考慮在VM內運行一個筆記本服務器并打開防火墻，這樣您就可以在VM之外的主工作站進行連接和運行
你有什么建議可以分享嗎？請在評論中告訴我。
擴展閱讀
下面是一些關于進一步閱讀的資源，如果您對本教程中使用的工具是新手的話。
- VirtualBox User Manual
- Fedora Documentation
- Fedora Wiki (tons of help on common topics)
- SciPy Homepage
- Scikit-Learn Homepage
總結
在本教程中，您了解了如何為Python機器學習開發安裝Linux虛擬機。
具體來說，你學到了：
- 如何下載和安裝VirtualBox，免費的開源軟件來管理虛擬機。
- 如何下載和安裝Fedora Linux，這是一個面向開發者的友好的Linux發行版。
- 如何為機器學習開發安裝和測試一個Python3環境。
你完成了這個教程嗎？請在下面的評論中告訴我。
原文發布時間為：2017-11-23
本文作者：Jason Brownlee
本文來自云棲社區合作伙伴“數據派THU”，了解相關信息可以關注“數據派THU”微信公眾號
總結
以上是生活随笔為你收集整理的独家 | 手把手教你用Python 3创建用于机器学习开发的Linux虚拟机（附安装教程代码）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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