# 如何使用 Python 3 為機器學習開發創建 Linux 虛擬機
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/linux-virtual-machine-machine-learning-development-python-3/](https://machinelearningmastery.com/linux-virtual-machine-machine-learning-development-python-3/)
Linux 是使用 Python 進行機器學習開發的絕佳環境。
這些工具可以快速輕松地安裝,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 創建和設置 Linux 虛擬機以進行機器學習。
完成本教程后,您將了解:
* 如何下載和安裝 VirtualBox 以管理虛擬機。
* 如何下載和設置 Fedora Linux。
* 如何在 Python 3 中為機器學習安裝 SciPy 環境。
如果您的基本操作系統是 Windows,Mac OS X 和 Linux,則本教程適用。
讓我們開始吧。
## Linux 虛擬機的好處
您可能希望使用 Linux 虛擬機進行 Python 機器學習開發有很多原因。
例如,下面列出了使用虛擬機的 5 大優勢:
* 使用系統上不可用的工具(如果您使用的是 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)提供高度自定義的環境。
* 保存機器的狀態并準確地拾取您離開的位置(從機器跳到機器)。
* 與其他開發人員共享開發環境(設置一次并重復使用多次)。
也許最有利的一點是第一個,能夠輕松使用您的環境不支持的機器學習工具。
我是 OS X 用戶,即使可以使用 _brew_ 和 _macports_ 安裝機器學習工具,我仍然發現設置和使用 Linux 虛擬機進行機器學習開發更容易。
## 概觀
本教程分為 3 個部分:
1. 下載并安裝 VirtualBox。
2. 在虛擬機中下載并安裝 Fedora Linux。
3. 安裝 Python 機器學習環境
## 1.下載并安裝 VirtualBox
VirtualBox 是一個免費的開源平臺,用于創建和管理虛擬機。
安裝后,只要您有要安裝的 ISO 映像或 CD,就可以創建所需的所有虛擬機。
* 1.訪問 [VirtualBox.org](https://www.virtualbox.org)
* 2.單擊“_ 下載 VirtualBox_ ”以訪問[下載頁面](https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads)。

下載 VirtualBox
* 3.選擇工作站的二進制文件。
* 4.安裝系統軟件并按照安裝說明進行操作。

安裝 VirtualBox
* 5.打開 VirtualBox 軟件并確認其有效。

啟動 VirtualBox
## 2.下載并安裝 Fedora Linux
我之所以選擇 [Fedora Linux](https://en.wikipedia.org/wiki/Fedora_(operating_system)) ,是因為我認為它比一些更友好,更溫和的 Linux。
它是 RedHat Linux 的前沿,適用于工作站和開發人員。
### 2.1 下載 Fedora ISO 映像
讓我們首先下載 Fedora Linux 的 ISO。在這種情況下,64 位版本的 Fedora 25。
* 1.訪問 [GetFedora.org](https://getfedora.org) 。
* 2.單擊“_ 工作站 _”以訪問[工作站頁面](https://getfedora.org/en/workstation/)。
* 3.單擊“_ 立即下載 _”以訪問[下載頁面](https://getfedora.org/en/workstation/download/)。
* 4.在“其他下載”下單擊“ _64 位 1.3GB 實時圖像 _”

下載 Fedora
* 5.您現在應該擁有一個名為的 ISO 文件:
* “ _Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso_ ”。
我們現在準備在 VirtualBox 中創建 VM。
### 2.2 創建 Fedora 虛擬機
現在,讓我們在 VirtualBox 中創建 Fedora 虛擬機。
* 1.打開 VirtualBox 軟件。
* 2.單擊“ _New_ ”按鈕。
* 3.選擇名稱和操作系統。
* 名稱: _Fedora25_
* 類型: _Linux_
* 版本: _Fedora(64 位)_
* 點擊“_ 繼續 _”

創建 Fedora VM 名稱和操作系統
* 4.配置內存大小
* 2048
* 5.配置硬盤
* 立即創建虛擬硬盤
* 硬盤文件類型
* VDI(VirtualBox 磁盤映像)
* 存儲在物理硬盤上
* 動態分配
* 文件位置和大小: _10GB_
我們現在準備從 ISO 映像安裝 Fedora。
### 2.3 安裝 Fedora Linux
現在,讓我們在新的虛擬機上安裝 Fedora Linux。
* 1.選擇新虛擬機,然后單擊“_ 啟動 _”按鈕。
* 2.單擊文件夾圖標,然后選擇 Fedora ISO 文件:
* “ _Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso_ ”。

安裝 Fedora
* 3.單擊“_ 啟動 _”按鈕。
* 4.選擇第一個選項“_ 啟動 Fedora-Live-Workstation-Live 25_ ”,然后按 _ 確認 _ 鍵。
* 5.點擊“ _Esc_ ”鍵跳過檢查。
* 6.選擇“_ 實時系統用戶 _”。
* 7.選擇“_ 安裝到硬盤 _”。

將 Fedora 安裝到硬盤驅動器
* 8.完成“_ 語言選擇 _”(英文)
* 9.完成“_ 安裝目的地 _”(“ _ATA VBOX HARDDISK_ ”)。
* 您可能需要等待一分鐘才能讓 VM 創建硬盤。

在虛擬硬盤上安裝
* 10.單擊“_ 開始安裝 _”。
* 11.設置 root 密碼。
* 12.為自己創建一個用戶。
* 記下用戶名和密碼(以便稍后使用)。
* 勾選“_ 使該用戶管理員 _”(這樣您就可以安裝軟件)。

創建一個新用戶
* 13.等待安裝完成......(5 分鐘?)
* 14.單擊“_ 退出 _”,單擊右上角的電源圖標;選擇關機。
### 2.4 完成 Fedora Linux 安裝
已經安裝了 Fedora Linux;讓我們完成安裝并準備好使用它。
* 1.在 VirtualBox 中選擇 Fedora25 VM,在“ _Storage_ ”下,單擊“ _Optical Drive_ ”。
* 選擇“_ 從虛擬驅動器 _ 中刪除磁盤”以彈出 ISO 映像。
* 2.單擊“ _Start_ ”按鈕啟動 Fedora Linux 安裝。
* 3.以您創建的用戶身份登錄。

Fedora 以新用戶身份登錄
* 4.完成安裝
* 選擇語言“_ 英語 _”
* 點擊“_ 下一個 _”
* 選擇鍵盤“ _US_ ”
* 點擊“_ 下一個 _”
* 配置隱私
* 點擊“_ 下一個 _”
* 連接您的在線帳戶
* 點擊“_ 跳過 _”
* 點擊“_ 開始使用 Fedora_ ”
* 5.關閉自動啟動的幫助系統。
我們現在有一個 Fedora Linux 虛擬機準備安裝新軟件。
## 3.安裝 Python 機器學習環境
Fedora 使用 [Gnome 3](https://en.wikipedia.org/wiki/GNOME) 作為窗口管理器。
Gnome 3 與之前版本的 Gnome 完全不同;您可以使用內置幫助系統學習如何四處走動。
### 3.1 安裝 Python 環境
讓我們首先安裝所需的 Python 庫以進行機器學習開發。
* 1.打開終端。
* 點擊“_ 活動 _”
* 輸入“_ 終端 _”
* 單擊圖標或按 Enter 鍵

啟動終端
* 2.確認已安裝 Python3。
類型:
```
python3 --version
```

Python3 版本
* 3.安裝 Python 機器學習環境。特別:
* NumPy 的
* SciPy 的
* 熊貓
* Matplotlib
* Statsmodels
* Scikit-學習
[DNF](https://en.wikipedia.org/wiki/DNF_(software)) 是軟件安裝系統,正式為 yum。第一次運行 _dnf_ 時,它會更新軟件包數據庫,這可能需要一分鐘。
Type:
```
sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels
```
出現提示時輸入密碼。
按“ _y_ ”和“_ 進入 _”按鈕提示確認安裝。
### 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所需庫的版本來確認它。
* 1.打開 Gedit。
* 點擊“_ 活動 _”
* 輸入“ _gedit_ ”
* 單擊圖標或按 Enter 鍵
* 2.鍵入以下腳本并將其另存為主目錄中的 _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__)
```
沒有復制粘貼支持;您可能希望在 VM 中打開 Firefox 并導航到此頁面并將腳本復制粘貼到 Gedit 窗口中。

編寫版本腳本
* 3.在終端中運行腳本。
Type:
```
python3 versions.py
```

Python3 檢查庫版本
### 使用 VM 的提示
本節列出了使用 VM 進行機器學習開發的一些技巧。
* **復制粘貼和文件夾共享**。這些功能需要在 Linux VM 中安裝“ [Guest Additions](https://www.virtualbox.org/manual/ch04.html) ”。我無法正確安裝,因此不使用這些功能。如果你愿意,你可以嘗試;讓我知道你在評論中的表現。
* **使用 GitHub** 。我建議將所有代碼存儲在 GitHub 中,并檢查 VM 中的代碼。它使得代碼和資產進出 VM 更加容易。
* **使用 Sublime** 。我認為 sublime 是 Linux 上用于開發的優秀文本編輯器,至少比 Gedit 更好。
* **將 AWS 用于大型作業**。您可以使用相同的步驟在 Amazon Web Services 上設置 Fedora Linux,以便在云中運行大型模型。
* **VM Tools** 。您可以通過關閉窗口隨時保存 VM。您還可以隨時獲取 VM 的快照并返回快照。如果要對文件系統進行大量更改,這將非常有用。
* **Python2** 。您可以在 Linux 中輕松地將 Python2 與 Python 3 一起安裝,并使用 python(而不是 python3)二進制文件或使用替代方法在兩者之間切換。
* **筆記本**。考慮在 VM 內部運行筆記本服務器并打開防火墻,以便可以從 VM 外部的主工作站連接和運行。
你有任何提示要分享嗎?請在評論中告訴我。
## 進一步閱讀
如果您不熟悉本教程中使用的工具,下面是一些可供進一步閱讀的資源。
* [VirtualBox 用戶手冊](https://www.virtualbox.org/manual/)
* [Fedora 文檔](https://docs.fedoraproject.org/en-US/index.html)
* [Fedora Wiki](https://fedoraproject.org/wiki/Help) (關于常見主題的大量幫助)
* [SciPy 主頁](https://www.scipy.org/)
* [Scikit-Learn Homepage](http://scikit-learn.org/)
## 摘要
在本教程中,您了解了如何為 Python 機器學習開發設置 Linux 虛擬機。
具體來說,你學到了:
* 如何下載和安裝用于管理虛擬機的 VirtualBox 免費開源軟件。
* 如何下載和安裝 Fedora Linux,這是一個面向開發人員的友好 Linux 發行版。
* 如何安裝和測試 Python3 環境以進行機器學習開發。
你完成了教程嗎?
請在下面的評論中告訴我它是怎么回事。
- 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
- 模型表現不匹配問題(以及如何處理)
- 黑箱機器學習的誘惑陷阱
- 如何培養最終的機器學習模型
- 使用探索性數據分析了解您的問題并獲得更好的結果
- 什么是數據挖掘和KDD
- 為什么One-Hot在機器學習中編碼數據?
- 為什么你應該在你的機器學習問題上進行抽樣檢查算法
- 所以,你正在研究機器學習問題......
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