如何在 macOS 上为机器学习安装 Python

作者： Jason Brownlee 于 2019 年 8 月 21 日发布在 Python 机器学习 79

在 Mac OS X 上安装 Python 机器学习环境可能会很困难。

首先必须安装 Python 本身，然后还有许多要安装的包，这对于初学者来说可能会令人困惑。

在本教程中，您将了解如何使用 macports 设置 Python 3 机器学习和深度学习开发环境。

完成本教程后，您将拥有一个可用的 Python 3 环境，可以开始学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。

通过我的新书《Python 机器学习精通》 kick-start 您的项目，该书包含分步教程和所有示例的Python 源代码文件。

让我们开始吧。

更新于 2017 年 8 月：已添加关于如何使环境保持更新的部分。

How to Install a Python 3 Environment on Mac OS X for Machine Learning and Deep Learning

如何在 Mac OS X 上为机器学习和深度学习安装 Python 3 环境

教程概述

本教程分为以下 4 个步骤

安装 XCode 工具
安装 Macports
安装 SciPy 库
安装深度学习库
保持您的环境更新

1. 安装 XCode

XCode 是 OS X 上的开发 IDE。

需要安装 XCode，因为它包含 Python 开发所需的命令行工具。在此步骤中，您将安装 XCode 和 XCode 命令行工具。

此步骤假定您已有 Apple App Store 帐户，并且您拥有安装工作站软件的足够管理权限。

1. 打开“App Store”应用程序。搜索“XCode”并点击“获取”按钮进行安装。

系统会提示您输入 App Store 密码。

XCode 是免费的，大小至少为 4.5 GB，下载可能需要一些时间。

App Store 搜索 XCode

2. 打开“应用程序”，然后找到并启动“XCode”。

系统可能会提示您安装其他组件，然后才能启动 XCode。同意并安装。

安装其他 XCode 组件

3. 安装 XCode 命令行工具。打开终端窗口并键入

1	xcode-select --install

会出现一个对话框并安装所需的工具。

通过键入以下命令确认工具已安装

1	xcode-select -p

您应该看到类似以下的输出

1	/Applications/Xcode.app/Contents/Developer

4. 同意许可协议（如果需要）。打开终端窗口并键入

1	sudo xcodebuild -license

使用“空格”键导航到底部并同意。

现在您已安装 XCode 和 XCode 命令行工具。

2. 安装 Macports

Macports 是用于在 OS X 上安装开发工具的软件包管理工具。

在此步骤中，您将安装 macports 软件包管理工具。

1. 访问 macports.org
2. 点击页面顶部的“下载”按钮以访问安装页面。
3. 下载适用于您的 OS X 版本的“macOS Package (.pkg) Installer”。

撰写本文时，最新版本的 OS X 是 Sierra。

Macports 软件包安装

此时您的工作站上应该有一个软件包。例如

1	MacPorts-2.3.5-10.12-Sierra.pkg

4. 双击软件包，然后按照向导完成 macports 的安装。

Macports 安装向导

5. 更新 macports 并确认系统按预期工作。打开终端窗口并键入

1	sudo port selfupdate

这将更新 port 命令和可用端口列表，并应不时执行此操作。

您应该看到类似以下的提示

1	MacPorts base 已是最新版本

3. 安装 SciPy 和机器学习库

SciPy 是 Python 机器学习开发所需的科学计算 Python 库集合。

在此步骤中，您将安装 Python 3 和 SciPy 环境。

1. 使用 macports 安装 Python 3.5 版本。打开终端并键入

1	sudo port install python35

要将其设为默认 Python 版本，请键入

1 2	sudo port select --set python python35 sudo port select --set python3 python35

关闭终端窗口并重新打开。

通过键入以下命令确认 Python 3.5 现在是系统的默认 Python

python -V

您应该看到以下或类似的输出

1	Python 3.5.3

2. 安装 SciPy 环境，包括以下库
- NumPy
- SciPy
- Matplotlib
- Pandas
- Statsmodels
- Pip（包管理器）

打开终端并键入

1	sudo port install py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-pandas py35-statsmodels py35-pip

这可能需要一些时间来下载和安装。

要确保 Python 3 的 pip 是系统的默认 pip，请键入

1	sudo port select --set pip pip35

3. 使用 pip 安装 scikit-learn。打开命令行并键入

1	sudo pip install -U scikit-learn

4. 确认库已正确安装。打开文本编辑器并编写（复制粘贴）以下脚本

# 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__)

将脚本保存为文件名versions.py。

将目录更改为您保存脚本的位置，然后键入

1	python versions.py

输出应如下所示（或类似）

scipy: 0.18.1

numpy: 1.12.0

matplotlib: 2.0.0

pandas: 0.19.2

statsmodels: 0.6.1

sklearn: 0.18.1

您获得了什么版本？
请在下面的评论中粘贴输出。

您可以使用这些命令随时更新机器学习和 SciPy 库。

尝试一个 scikit-learn 教程，例如

您的第一个 Python 机器学习项目分步指南

4. 安装深度学习库

在此步骤中，我们将安装用于深度学习的 Python 库，具体来说是：Theano、TensorFlow 和 Keras。

1. 键入以下命令安装 Theano 深度学习库

1	sudo pip install theano

2. 键入以下命令安装 TensorFlow 深度学习库

1	sudo pip install tensorflow

3. 要安装 Keras，请键入

1	sudo pip install keras

4. 确认您的深度学习环境已安装并正常工作。

创建一个脚本，打印每个库的版本号，就像我们之前为 SciPy 环境所做的那样。

# theano

import theano

print('theano: %s' % theano.__version__)

# tensorflow

import tensorflow

print('tensorflow: %s' % tensorflow.__version__)

# keras

import keras

print('keras: %s' % keras.__version__)

将脚本保存到文件deep_versions.py。

键入以下命令运行脚本

1	python deep_versions.py

您应该看到类似以下的输出

theano: 0.8.2

tensorflow: 0.12.1

使用 TensorFlow 后端。

keras: 1.2.1

您获得了什么版本？
请在下面的评论中粘贴输出。

尝试一个 Keras 深度学习教程，例如

使用 Keras 在 Python 中分步开发您的第一个神经网络

5. 保持您的环境更新

保持环境的最新状态非常重要。

同样重要的是，使用安装库的工具来更新您的库，例如 macports 和 pip。

本节提供了您可以使用的命令，例如每月一次，以确保您的环境是最新的。

更新使用 Macports 安装的库

第一步是更新 macports 本身。

1	sudo port selfupdate

接下来，您可以更新使用 macports 安装的库。

1	sudo port upgrade python35 py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-pandas py35-statsmodels py35-pip

您还可以通过键入以下命令来更新所有需要更新的库

1	sudo port upgrade outdated

我个人不这样做，因为我无法控制正在更新什么。

更新使用 Pip 安装的库

接下来，我们可以更新使用 pip 安装的库。

我不想让 pip 安装或更新可以通过 macports 安装的东西，因此我更新使用 pip 安装的库而不更新依赖项（例如 –no-deps）

1	sudo pip install -U --no-deps keras tensorflow theano scikit-learn

这就是您需要做的以保持环境更新。

如果您遇到 macports 和 pip 之间的交叉问题（例如，numpy 由两个工具安装），可能会出现问题。

要查看 pip 安装了什么，请键入

1	sudo pip freeze

进一步阅读

本节提供了一些供您进一步阅读的资源。

总结

恭喜您，您现在在 Mac OS X 上拥有一个可用的 Python 开发环境，用于机器学习和深度学习。

您现在可以在工作站上学习和练习机器学习和深度学习了。

您做得怎么样？
在下面的评论中告诉我。

关于此主题的更多信息

如何为 Anaconda 机器学习设置 Python 环境

如何训练最终机器学习模型

79 条对《如何在 macOS 上为机器学习安装 Python》的回复

Mrigank Tiwari 2017 年 3 月 16 日，凌晨 2:11 #

scipy: 0.18.1
numpy: 1.11.3
matplotlib: 2.0.0
pandas: 0.19.2
statsmodels: 0.6.1
sklearn: 0.18.1

回复
- Jason Brownlee 2017 年 3 月 16 日，上午 8:02 #
  
  非常棒，Mrigank。
  
  回复
SamarthHalyal 2017 年 3 月 17 日，晚上 9:53 #

scipy: 0.19.0
numpy: 1.12.0
matplotlib: 2.0.0
pandas: 0.19.2
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.18.1

回复
- Jason Brownlee 2017 年 3 月 18 日，上午 7:47 #
  
  干得漂亮！
  
  回复
Phil Salm 2017 年 3 月 27 日，下午 1:33 #

我很高兴找到您的帖子，因为我在让 Python 的稳定版本在我的 Mac 上工作方面遇到了很多麻烦。我遵循了上面的帖子，除了安装 3.6.1，因为它最新。所以我将所有命令中的“35”替换为“36”。一切都很顺利，直到我尝试以下命令

sudo port select –set pip pip36

我最终得到一个错误，表明“指定的组‘pip’不存在。”有什么想法吗？

回复
- Phil Salm 2017 年 3 月 27 日，下午 3:12 #
  
  我发现问题是我没有安装 pip，因为上面安装行中的那部分在显示中被截断了。一旦我完成了，我就能顺利地完成其余步骤。完成所有这些之后，您知道 Python 编译器在哪里吗？我想在 PyCharm 中使用它。
  
  回复
  - Jason Brownlee 2017 年 3 月 28 日，上午 8:21 #
    
    很高兴听到这个消息。
    
    您可以键入
    
    which python
    
    1
    
    which python
    
    回复
    - Phil Salm 2017 年 3 月 28 日，上午 10:48 #
      
      谢谢。这确实帮助我找到了 PyCharm 要使用的正确解释器。但是，不知何故，当我尝试导入 keras 模块时，它即使在成功运行上面的安装后也无法识别它。事实上，当我再次尝试运行该安装时，它说已经安装了。
      
      回复
    - Phil Salm 2017 年 3 月 28 日，上午 11:35 #
      
      一切都正常了。感谢您的帖子和额外的帮助！现在我该购买您的书籍了！
      
      回复
      - Jason Brownlee 2017 年 3 月 29 日，上午 9:05 #
        
        听到这个消息我非常高兴！
- Jason Brownlee 2017 年 3 月 28 日，上午 8:20 #
  
  您可能需要新的路径才能生效。
  
  考虑关闭并重新打开终端窗口或重新启动计算机。
  
  回复
Nidhi Sharma 2017 年 4 月 1 日，凌晨 1:42 #

嗨，这很棒。我第一次就成功了。但是，我正在尝试在第二台机器上安装。
我的 Python 版本显示正确，但对于以下步骤

1. 使用 macports 安装 Python 3.5 版本。打开终端并键入
sudo port install python35

要将其设为默认 Python 版本，请键入
sudo port select –set python python35
sudo port select –set python3 python35

关闭终端窗口并重新打开。

通过键入以下命令确认 Python 3.5 现在是系统的默认 Python

python -V

最后一个命令仍然给我 Python 2.7.10，即使我已经安装了 3.5、3.6。
你能帮忙吗？

回复
- Jason Brownlee 2017 年 4 月 1 日，上午 5:57 #
  
  考虑重启？
  
  回复
Ram 2017 年 4 月 1 日，晚上 10:22 #

scipy: 0.19.0
numpy: 1.12.1
matplotlib: 2.0.0
pandas: 0.19.2
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.18.1

回复
- Jason Brownlee 2017 年 4 月 2 日，上午 6:27 #
  
  非常棒，Ram！
  
  回复
PJ 2017 年 5 月 29 日，上午 9:03 #

您好 Jason，我遇到以下错误

python versions.py
scipy: 0.19.0
numpy: 1.12.1
matplotlib: 2.0.0
pandas: 0.20.1
回溯（最近一次调用）
File “versions.py”, line 14, in
import statsmodels
ImportError: 没有名为‘statsmodels’的模块

sudo pip install statsmodel
找不到满足 requirements statsmodel（来自 versions: ）的版本
未找到匹配的 distribution for statsmodel

python deep_versions.py
回溯（最近一次调用）
File “deep_versions.py”, line 2, in
import theano
ImportError: No module named ‘theano’

我还没有在 SO 上找到任何解决方案。有什么想法吗？谢谢，
PJ。

回复
- Jason Brownlee 2017 年 6 月 2 日，下午 12:19 #
  
  哎呀。您可以尝试跳过 statsmodels。深度学习不需要它。
  
  回复
Mayra 2017 年 6 月 14 日，凌晨 1:00 #

谢谢 Jason！一切都按计划进行。

我替换了“35”为“36”做了所有事情，因为我使用的是 python 3.6。

在安装过程中，我收到此消息
##############################################################
# 如果您正在使用终端的 Python，请安装
# py36-readline
# 以避免 libedit / python 交互问题。
# 参考：https://trac.macports.org/ticket/48807
##############################################################

我猜我应该这样做，对吗？如果是，命令应该是“sudo pip install py36-readline”吗？
请建议 : )

再次感谢，Mayra

这是我获得的版本
scipy: 0.19.0
numpy: 1.13.0
matplotlib: 2.0.2
pandas: 0.20.2
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.18.1

theano: 0.9.0
tensorflow: 1.1.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.0.5

回复
- Jason Brownlee 2017 年 6 月 14 日，上午 8:46 #
  
  干得好！
  
  抱歉，我不知道 readline，我之前没见过这个消息。
  
  回复
Pradep 2017 年 6 月 26 日，晚上 9:29 #

scipy: 0.19.0
numpy: 1.13.0
matplotlib: 2.0.2
pandas: 0.20.2
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.18.2

theano: 0.9.0
tensorflow: 1.2.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.0.5

回复
- Jason Brownlee 2017 年 6 月 27 日，上午 8:29 #
  
  非常棒，Pradep！
  
  回复
Ishmael 2017 年 8 月 9 日，上午 11:20 #

scipy: 0.19.1
numpy: 1.13.1
matplotlib: 2.0.2
pandas: 0.20.3
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.18.2

回复
- Jason Brownlee 2017 年 8 月 10 日，上午 6:41 #
  
  非常棒，Ishmael！
  
  回复
Ot Ratsaphong 2017 年 8 月 23 日，晚上 8:54 #

scipy: 0.19.1
numpy: 1.13.1
matplotlib: 2.0.2
pandas: 0.20.3
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.19.0

theano: 0.9.0
tensorflow: 1.3.0
keras: 2.0.7
感谢清晰的文档。

回复
- Jason Brownlee 2017 年 8 月 24 日，上午 6:33 #
  
  干得好！
  
  回复
Brian Griner 2018 年 1 月 19 日，下午 12:54 #

scipy: 1.0.0
numpy: 1.14.0
matplotlib: 2.1.1
pandas: 0.22.0
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.19.1

回复
- Jason Brownlee 2018 年 1 月 20 日，上午 8:15 #
  
  做得好！
  
  回复
Brian Griner 2018 年 1 月 19 日，下午 12:58 #

scipy: 1.0.0
numpy: 1.14.0
matplotlib: 2.1.1
pandas: 0.22.0
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.19.1

抱歉。邮件有误。

那么 3.5 是与所有这些深度学习库兼容的 py 版本吗？Anaconda 呢？我在运行您关于缺失值帖子的 Pima 数据集的 sklearn 时遇到了一些问题。我检查了‘which python’，我有一个自定义的 3.6 版本，其中包含一个奇怪的哈希值在文件名中？

回复
- Jason Brownlee 2018 年 1 月 20 日，上午 8:16 #
  
  Python 3.6 也可以。我现在自己也在用。
  
  回复
Brian Griner 2018 年 1 月 19 日，下午 1:04 #

theano: 1.0.1
tensorflow: 1.4.1
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.1.3

回复
- Jason Brownlee 2018 年 1 月 20 日，上午 8:16 #
  
  干得好！
  
  回复
Brian Griner 2018 年 1 月 19 日，下午 1:09 #

altgraph==0.15
bleach==1.5.0
Bottleneck==1.2.1
cycler==0.10.0
Cython==0.27.3
enum34==1.1.6
html5lib==0.9999999
Keras==2.1.3
macholib==1.9
Markdown==2.6.11
matplotlib==2.1.1
modulegraph==0.16
nose==1.3.7
numexpr==2.6.4
numpy==1.14.0
pandas==0.22.0
patsy==0.5.0
protobuf==3.5.1
py2app==0.14
pycairo==1.15.4
pyobjc-core==3.0.4
pyobjc-framework-Cocoa==3.0.4
pyparsing==2.2.0
python-dateutil==2.6.1
pytz==2017.3
PyYAML==3.12
scikit-learn==0.19.1
scipy==1.0.0
six==1.11.0
statsmodels==0.8.0
tables==3.4.2
tensorflow==1.4.1
tensorflow-tensorboard==0.4.0
Theano==1.0.1
tornado==4.5.2
Werkzeug==0.14.1

目录“/Users/briangriner/Library/Caches/pip/http”或其父目录不属于当前用户，缓存已禁用。请检查该目录的权限和所有者。如果您使用 sudo 执行 pip，您可能需要 sudo 的 -H 标志。

嗯……我想知道那个目录是谁的，又是谁禁用了缓存？

回复
- Jason Brownlee 2018 年 1 月 20 日，上午 8:16 #
  
  我忽略了那个警告。
  
  回复
Nindita 2018 年 1 月 24 日，凌晨 2:57 #

scipy: 1.0.0
numpy: 1.14.0
matplotlib: 2.1.1
pandas: 0.22.0
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.19.1

回复
- Jason Brownlee 2018 年 1 月 24 日，上午 9:56 #
  
  干得好！
  
  回复
Gustavo 2018 年 1 月 31 日，晚上 11:21 #

为什么要在 python35 而不是 python36 呢？

很棒的帖子！读完这篇帖子后，我从 homebrew 转向了 MacPorts。用 homebrew 无法获得稳定的环境。谢谢！

回复
- Jason Brownlee 2018 年 2 月 1 日，上午 7:22 #
  
  没有。我现在使用 Python 3.6。我很快会更新这篇文章。
  
  回复
Luke 2018 年 2 月 17 日，凌晨 2:31 #

scipy: 1.0.0
numpy: 1.14.0
matplotlib: 2.1.2
pandas: 0.22.0
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.19.1
theano: 1.0.1
tensorflow: 1.5.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.1.4

回复
- Jason Brownlee 2018 年 2 月 17 日，上午 8:47 #
  
  干得好！
  
  回复
Evan 2018 年 3 月 8 日，下午 12:13 #

scipy: 1.0.0
numpy: 1.14.1
matplotlib: 2.1.1
pandas: 0.22.0
statsmodels: 0.8.0
sklearn: 0.19.1

回复
- Jason Brownlee 2018 年 3 月 8 日，下午 2:55 #
  
  干得好！
  
  回复
Mike Chen 2018 年 4 月 1 日，下午 4:29 #

当我使用 Sublime Text 3 中的 Command + B 时，我得到了以下版本的 versions.py。它相当不错。

scipy: 1.0.1
numpy: 1.14.2
matplotlib: 2.1.1
pandas: 0.22.0
sklearn: 0.19.1
[Finished in 1.2s]

另外，我测试了 deep_versions.py 的结果如下。但 TensorFlow 在运行时似乎有问题。

theano: 1.0.1
/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: compiletime version 3.6 of module ‘tensorflow.python.framework.fast_tensor_util’ does not match runtime version 3.5
return f(*args, **kwds)
tensorflow: 1.7.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.1.5
[Finished in 2.5s]

回复
- Jason Brownlee 2018 年 4 月 1 日，上午 5:51 #
  
  干得好！
  
  回复
Mike Chen 2018 年 4 月 1 日，下午 5:23 #

虽然我得到了 deep_versions 的结果，但出现了警告：RuntimeWarning: compiletime version 3.6 of module ‘tensorflow.python.framework.fast_tensor_util’ does not match runtime version 3.5
return f(*args, **kwds)
tensorflow: 1.7.0

这个问题严重吗？如何解决 compiletime version 3.6 和 runtime version 3.5 之间的匹配问题？

请给我您的建议。提前感谢。

回复
- Jason Brownlee 2018 年 4 月 2 日，上午 5:21 #
  
  不，可以安全地忽略。您可以考虑更新到 Python 3.6。
  
  回复
Jaap 2018 年 11 月 27 日，上午 8:37 #

scipy: 1.1.0
numpy: 1.15.4
matplotlib: 3.0.2
pandas: 0.23.4
statsmodels: 0.9.0
sklearn: 0.20.1

到目前为止一切顺利！

回复
- Jason Brownlee 2018 年 11 月 27 日，下午 2:09 #
  
  干得好！
  
  回复
Jaap Vreugdenhil 2018 年 11 月 27 日，上午 8:45 #

theano: 1.0.3
tensorflow: 1.12.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.2.4

回复
- Jason Brownlee 2018 年 11 月 27 日，下午 2:09 #
  
  非常好！
  
  回复
Jaap 2018 年 11 月 29 日，上午 8:41 #

HI Jason，我真的需要 Xcode 吗？似乎无法选择 python 解释器。如果这样，我无法使用此 IDE。有什么建议吗？

回复
- Jason Brownlee 2018 年 11 月 29 日，下午 2:34 #
  
  这是设置环境的另一种方法
  https://machinelearning.org.cn/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/
  
  我建议使用文本编辑器而不是 IDE。
  
  回复
Jaap 2018年11月30日上午6:02 #

好的，谢谢

回复
Florin Gheorghisor 2019年1月14日上午3:32 #

scipy: 1.2.0
numpy: 1.15.4
matplotlib: 3.0.2
pandas: 0.23.4
statsmodels: 0.9.0
sklearn: 0.20.2

回复
- Jason Brownlee 2019年1月14日上午5:30 #
  
  干得好！
  
  回复
Gary Morton 2019年2月15日上午9:09 #

macports 是用来做什么的？
嗨，我按照这些说明建立了一个新环境，很高兴有一个稳定的环境，但仍然不清楚macports的用途

它在这里实现了什么？

谢谢你

回复
- Jason Brownlee 2019年2月15日下午2:21 #
  
  Macports用于在mac上安装库，它是brew的替代品，类似于Linux上的yum/rpm。
  
  回复
Jarek 2019年4月14日下午6:35 #

嗨，Jason，

为什么你不使用或建议使用virtualenv？迟早我们会遇到这样的情况：一个实验需要不同版本的ML/DL库以实现兼容性。

回复
- Jason Brownlee 2019年4月15日上午7:52 #
  
  也许可以。
  
  回复
Antonina 2019年7月19日下午10:44 #

我想我在这里遇到问题了
Antoninas-MacBook-Pro:~ antoninapanagiotou$ python versions.py
scipy: 1.3.0
numpy: 1.16.4
matplotlib: 3.1.1
Fontconfig warning: ignoring UTF-8: not a valid region tag
pandas: 0.25.0
statsmodels: 0.10.0
回溯（最近一次调用）
File “versions.py”, line 17, in
import sklearn
ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’

回复
- Jason Brownlee 2019年7月20日上午10:54 #
  
  看起来scikit-learn没有安装。
  
  回复
antonina 2019年7月22日下午9:06 #

当我尝试一个示例时，有些东西出错了，这是情况……
sudo pip install theano
Requirement already satisfied: theano in /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.0.4)
Requirement already satisfied: numpy>=1.9.1 in /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from theano) (1.16.4)
Requirement already satisfied: scipy>=0.14 in /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from theano) (1.3.0)
Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from theano) (1.12.0)
(base) Antoninas-MacBook-Pro:~ antoninapanagiotou$ python deep_versions.py
回溯（最近一次调用）
File “deep_versions.py”, line 2, in
import theano
ModuleNotFoundError: No module named ‘theano’

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- Jason Brownlee 2019年7月23日上午8:01 #
  
  有趣。也许你安装了两个版本的Python，pip安装的是一个版本，而python解释器运行的是另一个版本？
  
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  - antonina 2019年7月24日下午8:20 #
    
    不，我已经设置了默认的python3.7
    我不知道安装anaconda.pkg是否会弄乱一切
    
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Tom Rosenquist 2019年9月10日上午12:10 #

喜欢你的教程。

scipy: 1.3.1
numpy: 1.17.1
matplotlib: 3.0.3
pandas: 0.25.1
statsmodels: 0.10.1
sklearn: 0.21.3

但我也收到了这些消息
Unable to revert mtime: /usr/X11/lib/X11/fonts/Speedo
Unable to revert mtime: /usr/X11/lib/X11/fonts/cyrillic
Unable to revert mtime: /usr/X11/lib/X11/fonts/util
Unable to revert mtime: /usr/X11/lib/X11/fonts/encodings/large

深度学习脚本返回了很多未来警告。

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- Jason Brownlee 2019年9月10日上午5:49 #
  
  干得好！
  
  哎呀，暂时忽略它们？
  
  是的，Keras需要更新了，早就该更新了！暂时忽略TF的警告。
  
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Andrew C Scott 2019年10月18日上午6:30 #

scipy: 1.3.1
numpy: 1.17.2
matplotlib: 3.1.1
pandas: 0.25.1
statsmodels: 0.10.1
sklearn: 0.21.3

theano: 1.0.4
tensorflow: 2.0.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.3.1

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- Jason Brownlee 2019年10月18日上午8:17 #
  
  干得好，Andrew！
  
  回复
JG 2019年12月28日下午9:23 #

亲爱的Jason

感谢您的支持和教程

动机：由于最近mac os从Mojave升级到Catalina 10.15，他们卸载了根目录中的anaconda，而且我使用了旧的2.7 anaconda，所以我决定按照这些教程重新安装我的python+tensorflow+keras环境。

我根据您的说明分享我的经验

1) 安装MacPorts后……您必须关闭并重新打开终端，以便获得正确的答案：‘sudo port selfupdate’

2) 我认为Anaconda或Miniconda在模块依赖安装方面做得更好，但您通过MacPorts提出的方式，您必须自己处理……这是对的吗？

3) 对我来说，安装Keras和tensorflow是我软件的基础，但是Keras表示它只需要当前python兼容性是2.7或3.6版本……因此，将3.5 python的安装从本教程更正为3.6

4) 在keras页面，建议安装其他软件

4.1) h5py，我理解它已经包含在python 3.6中……无需额外操作

4.2) pydot (用于可视化python实用程序)…但因为他们建议通过pip安装……我决定采用与您为scikit-leanr使用pip相同的命令安装结构：1
sudo pip install -U pydot 我对吗？

4.3) 关于graphviz (也是一个可视化实用程序)，我遵循了Macport推荐的安装
sudo port install py36-graphviz……这是对的吗？
但我看到它们安装了python 3.7这样的依赖项……所以我有点担心是不是有什么不对劲……

所以Jason，我关于第4项的最终问题是
我们是否需要安装“pydot”和“graphviz”？
以及如何安装？以避免依赖项混淆…

5) 我安装了theano，但我对此不感兴趣……无论如何，tensorflow如何在Keras下作为后端“神奇地”运行，如果tensorflow和theano的安装命令具有相同的权限？

6) 我使用Atom进行python脚本编辑，但由于Catalina，目前无法安装……有什么建议如何做到这一点，或者推荐其他软件来替换它？

7) 我也分享我安装的版本
scipy: 1.4.1
numpy: 1.17.4
matplotlib: 3.1.2
pandas: 0.25.3
statsmodels: 0.10.2
sklearn: 0.22
h5py: 2.10.0
graphviz: 0.12
pydot: 1.4.1

theano: 1.0.4
tensorflow: 2.0.0
使用 TensorFlow 后端。
keras: 2.3.1

感谢您出色的工作
JG

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- Jason Brownlee 2019年12月29日上午6:05 #
  
  干得漂亮。感谢分享。
  
  依稀记得，我认为您安装的是pydot和graphviz，而不是pygraphviz。
  
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JG 2020年1月10日下午8:29 #

亲爱的 Jason,

我也遇到了
ssl.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] 在我的Mac上使用Macport安装管理器为我的Python 3.6/keras…环境

当我尝试从任何Internet url下载任何数据集时，我都会注意到它。当我应用例如keras数据集方法（如“.load_data”）来处理MNIST、CIFAR等数据集时。

根据您的具体建议，我应用了以下Unix命令来真正安装适用于任何Internet URL访问的认证验证

$ sudo port install curl-ca-bundle

问题解决了！

非常感谢Jason在这些问题上不断提供帮助和支持！

致敬
JG

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- Jason Brownlee 2020年1月11日上午7:24 #
  
  干得好！
  
  感谢分享。
  
  回复
JG 2020年1月17日上午5:58 #

除了添加pydot和h5py（使用pip安装程序）以及graphviz（使用macports安装程序）库以进行可视化和磁盘保存keras实用程序外

我注意到，对于图像，keras有用的预处理库，我们还必须添加Pillow库（我也使用pip使用-U选项安装）……

因此，我建议将这些添加到这些用于Keras/tensorflow开发的教程中…

所以现在我期望有一个标准的keras机器学习库

致敬

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- Jason Brownlee 2020年1月17日上午6:09 #
  
  当然！
  
  我会安排时间更新教程。
  
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robert olesen 2020年3月7日上午1:32 #

我遵循了这些说明，但当我键入python -V时，我得到Python 2.6.15，但我应该得到Python3.7。我使用了sudo port select –set python python37，但没有任何区别？

当我运行versions.py时，我也遇到了“no module pandas found”的错误。

有什么想法吗？谢谢！

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- Jason Brownlee 2020年3月7日上午7:20 #
  
  这很奇怪。
  
  确保macports是为整个系统安装的，
  确保端口是使用sudo安装的。
  安装和检查版本后，请尝试关闭并重新打开您的终端窗口。
  
  告诉我进展如何。
  
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  - robert olesen 2020年3月8日上午1:42 #
    
    我重启了，一切正常！唯一剩下的障碍是“no module ‘stats models’ found？”的错误？
    
    非常感谢。
    
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    - Jason Brownlee 2020年3月8日上午6:12 #
      
      干得好！
      
      这表明statsmodels未安装。除非您使用单变量时间序列模型或某些统计方法，否则您不需要statsmodels。
      
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Zak 2020年5月3日下午1:40 #

嗨！我完成了所有这些步骤，我的电脑花了几个小时安装了这些目录，如numpy和matplotlib，但当我运行version.py时，我仍然得到“No module named ‘numpy’”的错误。我花了一整天的时间来弄清楚如何安装这些。我该如何让它们工作？我束手无策。

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- Jason Brownlee 2020年5月3日下午5:10 #
  
  很抱歉听到这个——这是一个高级教程，也许可以尝试这个更简单的教程
  https://machinelearning.org.cn/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/
  
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