# 如何在 Mac OS X 上安裝 Python 3 環境以進行機器學習和深度學習
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning/](https://machinelearningmastery.com/install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning/)
在 Mac OS X 上安裝 Python 機器學習環境可能很困難。
必須首先安裝 Python 本身,然后安裝許多軟件包,這對初學者來說可能會造成混淆。
在本教程中,您將了解如何使用 macport 設置 Python 3 機器學習和深度學習開發環境。
完成本教程后,您將擁有一個有效的 Python 3 環境,可以開始學習,練習和開發機器學習和深度學習軟件。
讓我們開始吧。
* **2017 年 8 月更新**:添加了有關如何使您的環境保持最新的部分。

如何在 Mac OS X 上安裝 Python 3 環境以進行機器學習和深度學習
## 教程概述
本教程分為以下 4 個步驟:
1. 安裝 XCode 工具
2. 安裝 Macports
3. 安裝 SciPy 庫
4. 安裝深度學習庫
5. 讓您的環境保持最新狀態
## 1.安裝 XCode
XCode 是 OS X 上的開發 IDE。
需要安裝 XCode,因為它包含 Python 開發所需的命令行工具。在此步驟中,您將安裝 XCode 和 XCode 命令行工具。
此步驟假定您已擁有 Apple App Store 帳戶,并且您具有足夠的管理權限以在工作站上安裝軟件。
* 1.打開“ _App Store_ ”應用程序。搜索“ _XCode_ ”并單擊“ _Get_ ”按鈕進行安裝。
系統將提示您輸入 App Store 密碼。
XCode 是免費的,大小至少為 4.5 GB,可能需要一些時間才能下載。

App Store 搜索 XCode
* 2.打開“_ 應用程序 _”,然后找到并啟動“ _XCode_ ”。
在啟動 XCode 之前,系統可能會提示您安裝其他組件。同意并安裝。

安裝其他 XCode 組件
* 3.安裝 XCode 命令行工具,打開終端窗口并鍵入:
```
xcode-select --install
```
將出現一個對話框并安裝所需的工具。
鍵入以下命令確認已安裝工具:
```
xcode-select -p
```
您應該看到如下輸出:
```
/Applications/Xcode.app/Contents/Developer
```
* 4.同意許可協議(如果需要)。打開終端窗口并鍵入:
```
sudo xcodebuild -license
```
使用“ _space_ ”鍵導航到底部并同意。
您現在已安裝 XCode 和 XCode 命令行工具。
## 2.安裝 Macports
Macports 是一個用于在 OS X 上安裝開發工具的包管理工具。
在此步驟中,您將安裝 macports 包管理工具。
* 1.訪問 [macports.org](https://www.macports.org/)
* 2.單擊頁面頂部的“_ 下載 _”按鈕以訪問[安裝頁面](https://www.macports.org/install.php)。
* 3.為您的 OS X 版本下載“ _macOS 軟件包(.pkg)安裝程序 _”。
在撰寫本文時,最新版本的 OS X 是 Sierra。

Macports 包安裝
您現在應該在工作站上有一個包。例如:
```
MacPorts-2.3.5-10.12-Sierra.pkg
```
* 4.雙擊包,然后按照向導安裝 macports。

Macports 安裝向導
* 5.更新 macport 并確認系統按預期工作。打開終端窗口并鍵入:
```
sudo port selfupdate
```
這將更新 port 命令和可用端口列表,并且不時有用。
您應該看到如下消息:
```
MacPorts base is already the latest version
```
## 3.安裝 SciPy 和機器學習庫
SciPy 是 Python 中機器學習開發所需的科學計算 Python 庫的集合。
在此步驟中,您將安裝 Python 3 和 SciPy 環境。
* 1.使用 macports 安裝 Python 3.5 版。打開終端并輸入:
```
sudo port install python35
```
要使其成為 Python 的默認版本,請鍵入:
```
sudo port select --set python python35
sudo port select --set python3 python35
```
關閉終端窗口并重新打開。
通過鍵入以下內容確認 Python 3.5 現在是系統的默認 Python:
```
python -V
```
您應該看到以下消息,或類似的消息:
```
Python 3.5.3
```
* 2.安裝 SciPy 環境,包括庫:
* NumPy 的
* SciPy 的
* Matplotlib
* 熊貓
* Statsmodels
* Pip(包經理)
打開終端并輸入:
```
sudo port install py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-pandas py35-statsmodels py35-pip
```
這可能需要一些時間來下載和安裝。
要確保 Python 3 的 pip 是系統的默認值,請鍵入:
```
sudo port select --set pip pip35
```
* 3.使用 pip 安裝 scikit-learn。打開命令行并鍵入:
```
sudo pip install -U scikit-learn
```
* 4.確認庫已正確安裝。打開文本編輯器并編寫(復制粘貼)以下腳本:
```
# 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__)
# statsmodels
import statsmodels
print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)
# scikit-learn
import sklearn
print('sklearn: %s' % sklearn.__version__)
```
使用文件名 _versions.py_ 保存腳本。
將目錄更改為保存腳本的位置并鍵入:
```
python versions.py
```
輸出應如下所示(或類似):
```
scipy: 0.18.1
numpy: 1.12.0
matplotlib: 2.0.0
pandas: 0.19.2
statsmodels: 0.6.1
sklearn: 0.18.1
```
你得到了什么版本?
將輸出粘貼到下面的注釋中。
您可以根據需要使用這些命令更新機器學習和 SciPy 庫。
嘗試 scikit-learn 教程,例如:
* [你的第一個 Python 循環機器學習項目](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/)
## 4.安裝深度學習庫
在這一步中,我們將安裝用于深度學習的 Python 庫,特別是:Theano,TensorFlow 和 Keras。
* 1.輸入以下命令安裝 Theano 深度學習庫:
```
sudo pip install theano
```
* 2.鍵入以下命令安裝 TensorFlow 深度學習庫:
```
sudo pip install tensorflow
```
* 3.要安裝 Keras,請鍵入:
```
sudo pip install keras
```
* 4.確認您的深度學習環境已安裝并正常運行。
創建一個打印每個庫的版本號的腳本,就像我們之前為 SciPy 環境所做的那樣。
```
# theano
import theano
print('theano: %s' % theano.__version__)
# tensorflow
import tensorflow
print('tensorflow: %s' % tensorflow.__version__)
# keras
import keras
print('keras: %s' % keras.__version__)
```
將腳本保存到文件 _deep_versions.py_ 。
鍵入以下命令運行腳本:
```
python deep_versions.py
```
You should see output like:
```
theano: 0.8.2
tensorflow: 0.12.1
Using TensorFlow backend.
keras: 1.2.1
```
What versions did you get?
Paste the output in the comments below.
嘗試使用 Keras 深度學習教程,例如:
* [用 Keras 逐步開發 Python 中的第一個神經網絡](http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/)
## 5.讓您的環境保持最新狀態
隨著時間的推移保持環境最新非常重要。
使用相同的工具更新用于安裝的庫也很重要,例如: macports 和 pip。
本節提供了您可以使用的命令,例如每月一次,以確保您的環境是最新的。
### 更新 Macports 安裝的庫
第一步是更新 macports 本身。
```
sudo port selfupdate
```
接下來,您可以使用 macports 更新安裝的庫。
```
sudo port upgrade python35 py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-pandas py35-statsmodels py35-pip
```
您還可以通過鍵入以下內容來更新所有需要更新的庫:
```
sudo port upgrade outdated
```
我自己不這樣做,因為我無法控制正在更新的內容。
### 更新 Pip 安裝的庫
接下來,我們可以更新使用 pip 安裝的庫。
我不希望 pip 安裝或更新可以用 macports 安裝的東西,所以我更新了用 pip 安裝的庫而沒有更新依賴項(例如-no-deps)
```
sudo pip install -U --no-deps keras tensorflow theano scikit-learn
```
這就是您需要做的就是讓您的環境保持最新狀態。
如果你在 macports 和 pip 之間得到一些交叉,(例如兩個工具都安裝了 numpy),你就會遇到問題。
要查看 pip 類型的確切安裝內容:
```
sudo pip freeze
```
## 進一步閱讀
本節提供了一些進一步閱讀的資源。
* [MacPorts 安裝](https://www.macports.org/install.php)
* [第 2 章安裝 MacPorts](https://guide.macports.org/chunked/installing.macports.html)
* [第 3 章使用 MacPorts](https://guide.macports.org/chunked/using.html)
* [安裝 SciPy 堆棧](https://www.scipy.org/install.html)
* [Scikit-learn 安裝](http://scikit-learn.org/stable/install.html)
* [安裝 Theano](http://deeplearning.net/software/theano/install.html)
* [安裝 TensorFlow Anaconda](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#anaconda_installation)
* [Keras 安裝](https://keras.io/#installation)
## 摘要
恭喜,您現在在 Mac OS X 上有一個可用的 Python 開發環境,用于機器學習和深度學習。
您現在可以在工作站上學習和練習機器學習和深度學習。
你是怎么做的?
請在下面的評論中告訴我。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
- 如何解決像數據科學家這樣的問題
- 通過數據預處理提高模型精度
- 處理機器學習的大數據文件的7種方法
- 建立機器學習系統的經驗教訓
- 如何使用機器學習清單可靠地獲得準確的預測(即使您是初學者)
- 機器學習模型運行期間要做什么
- 機器學習表現改進備忘單
- 來自世界級從業者的機器學習技巧:Phil Brierley
- 模型預測精度與機器學習中的解釋
- 競爭機器學習的模型選擇技巧
- 機器學習需要多少訓練數據?
- 如何系統地規劃和運行機器學習實驗
- 應用機器學習過程
- 默認情況下可重現的機器學習結果
- 10個實踐應用機器學習的標準數據集
- 簡單的三步法到最佳機器學習算法
- 打擊機器學習數據集中不平衡類的8種策略
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- 所以,你正在研究機器學習問題......
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- Keras 中文本摘要的編碼器 - 解碼器模型
- 用于神經機器翻譯的編碼器 - 解碼器循環神經網絡模型
- 淺談詞袋模型
- 文本摘要的溫和介紹
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- 淺談神經機器翻譯
- 什么是自然語言處理?
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- 如何為情感分析準備電影評論數據
- 如何為文本摘要準備新聞文章
- 如何準備照片標題數據集以訓練深度學習模型
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- 如何使用 scikit-learn 為機器學習準備文本數據
- 自然語言處理神經網絡模型入門
- 對自然語言處理的深度學習的承諾
- 在 Python 中用 Keras 進行 LSTM 循環神經網絡的序列分類
- 斯坦福自然語言處理深度學習課程評價
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- 樸素貝葉斯機器學習
- 樸素貝葉斯機器學習教程
- 機器學習算法的過擬合和欠擬合
- 參數化和非參數機器學習算法
- 理解任何機器學習算法的6個問題
- 在機器學習中擁抱隨機性
- 如何使用Python從頭開始擴展機器學習數據
- 機器學習的簡單線性回歸教程
- 有監督和無監督的機器學習算法
- 用于機器學習的支持向量機
- 在沒有數學背景的情況下理解機器學習算法的5種技術
- 最好的機器學習算法
- 教程從頭開始在Python中實現k-Nearest Neighbors
- 通過從零開始實現它們來理解機器學習算法(以及繞過壞代碼的策略)
- 使用隨機森林:在121個數據集上測試179個分類器
- 為什么從零開始實現機器學習算法
- Machine Learning Mastery 機器學習入門教程
- 機器學習入門的四個步驟:初學者入門與實踐的自上而下策略
- 你應該培養的 5 個機器學習領域
- 一種選擇機器學習算法的數據驅動方法
- 機器學習中的分析與數值解
- 應用機器學習是一種精英政治
- 機器學習的基本概念
- 如何成為數據科學家
- 初學者如何在機器學習中弄錯
- 機器學習的最佳編程語言
- 構建機器學習組合
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- 我是如何開始機器學習的
- 如何在機器學習中取得更好的成績
- 如何從在銀行工作到擔任 Target 的高級數據科學家
- 如何學習任何機器學習工具
- 使用小型目標項目深入了解機器學習工具
- 獲得付費申請機器學習
- 映射機器學習工具的景觀
- 機器學習開發環境
- 機器學習金錢
- 程序員的機器學習
- 機器學習很有意思
- 機器學習是 Kaggle 比賽
- 機器學習現在很受歡迎
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