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如何使用 Python 3 创建用于机器学习开发的 Linux 虚拟机

作者： 于 2019 年 8 月 21 日 发布在 Python 机器学习 34

Linux 是使用 Python 进行机器学习开发的绝佳环境。

这些工具可以快速轻松地安装，并且您可以直接开发和运行大型模型。

在本教程中，您将了解如何为使用 Python 的机器学习创建和设置 Linux 虚拟机。

完成本教程后，您将了解：

  • 如何下载和安装 VirtualBox 来管理虚拟机。
  • 如何下载和设置 Fedora Linux。
  • 如何在 Python 3 中为机器学习安装 SciPy 环境。

如果您的基础操作系统是 Windows、Mac OS X 和 Linux，本教程都很适合。

通过我的新书《Python 机器学习精通》，其中包含分步教程和所有示例的Python 源代码文件，为您的项目打下基础。

让我们开始吧。

Linux 虚拟机的优势

您可能希望为 Python 机器学习开发使用 Linux 虚拟机的原因有很多。

例如，以下是使用虚拟机的 5 个主要优势列表

  • 使用您系统上（如果您使用的是 Windows）不可用的工具。
  • 在不影响本地环境的情况下安装和使用机器学习工具（例如，使用 Python 3 工具）。
  • 为不同项目（Python2 和 Python3）拥有高度定制化的环境。
  • 保存机器的状态并精确地接续之前的工作（在机器之间切换）。
  • 与其它开发者共享开发环境（设置一次，多次复用）。

也许最有利的一点是第一点，能够轻松使用您环境中不支持的机器学习工具。

我是 OS X 用户，尽管可以使用 brew 和 macports 安装机器学习工具，但我仍然发现为机器学习开发设置和使用 Linux 虚拟机更容易。

概述

本教程分为 3 个部分

  1. 下载和安装 VirtualBox。
  2. 在虚拟机中下载和安装 Fedora Linux。
  3. 安装 Python 机器学习环境

1. 下载和安装 VirtualBox

VirtualBox 是一个免费的开源平台，用于创建和管理虚拟机。

安装完成后，只要您有 ISO 映像或 CD 可供安装，就可以创建任意数量的虚拟机。

Download VirtualBox

下载 VirtualBox

  • 3. 选择适合您工作站的二进制文件。
  • 4. 为您的系统安装该软件，并按照安装说明进行操作。
Install VirtualBox

安装 VirtualBox

  • 5. 打开 VirtualBox 软件并确认其正常工作。
Start VirtualBox

启动 VirtualBox

2. 下载和安装 Fedora Linux

我选择 Fedora Linux 是因为它比其他一些 Linux 发行版更友好。

它是 RedHat Linux 的领先版本，面向工作站和开发人员。

2.1 下载 Fedora ISO 映像

首先，让我们下载 Fedora Linux 的 ISO 映像。在本例中，是 Fedora 25 的 64 位版本。

Download Fedora

下载 Fedora

  • 5. 您现在应该有一个名为
    • “Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso”的 ISO 文件。

现在我们准备在 VirtualBox 中创建虚拟机了。

2.2 创建 Fedora 虚拟机

现在，让我们在 VirtualBox 中创建 Fedora 虚拟机。

  • 1. 打开 VirtualBox 软件。
  • 2. 点击“新建”按钮。
  • 3. 选择名称和操作系统。
    • 名称：Fedora25
    • 类型：Linux
    • 版本：Fedora (64-bit)
    • 点击“继续”
Create Fedora VM Name and Operating System

创建 Fedora VM 名称和操作系统

  • 4. 配置内存大小
    • 2048
  • 5. 配置硬盘
    • 立即创建虚拟硬盘
    • 硬盘文件类型
    • VDI (VirtualBox 磁盘映像)
    • 物理硬盘上的存储
    • 动态分配
    • 文件位置和大小：10GB

现在我们准备从 ISO 映像安装 Fedora。

2.3 安装 Fedora Linux

现在，让我们在新的虚拟机上安装 Fedora Linux。

  • 1. 选择新的虚拟机，然后点击“开始”按钮。
  • 2. 点击文件夹图标并选择 Fedora ISO 文件
    • “Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso”的 ISO 文件。
Install Fedora

安装 Fedora

  • 3. 点击“开始”按钮。
  • 4. 选择第一个选项“Start Fedora-Live-Workstation-Live 25”，然后按 Enter 键。
  • 5. 按“Esc”键跳过检查。
  • 6. 选择“Live System User”。
  • 7. 选择“安装到硬盘”。
Install Fedora to Hard Drive

将 Fedora 安装到硬盘

  • 8. 完成“语言选择”（英语）
  • 9. 完成“安装目标”（“ATA VBOX HARDDISK”）。
    • 您可能需要等待一分钟，VM 才能创建硬盘。
Install on Virtual Hard Disk

安装到虚拟硬盘

  • 10. 点击“开始安装”。
  • 11. 设置 root 密码。
  • 12. 创建一个属于您自己的用户。
    • 记下用户名和密码（以便以后使用）。
    • 勾选“将此用户设为管理员”（以便安装软件）。
Create a New User

创建新用户

  • 13. 等待安装完成……（5 分钟？）
  • 14. 点击“退出”，点击右上角的电源图标；选择关机。

2.4 完成 Fedora Linux 安装

Fedora Linux 已安装；让我们完成安装并使其准备好使用。

  • 1. 在 VirtualBox 中选择 Fedora25 VM，在“存储”下，点击“光驱”。
    • 选择“从虚拟驱动器移除磁盘”以弹出 ISO 映像。
  • 2. 点击“开始”按钮启动 Fedora Linux 安装。
  • 3. 以您创建的用户身份登录。
Fedora Login as New User

Fedora 以新用户身份登录

  • 4. 完成安装
    • 选择语言“English”
    • 点击“Next”
    • 选择键盘“US”
    • 点击“Next”
    • 配置隐私
    • 点击“Next”
    • 连接您的在线账户
    • 点击“Skip”
    • 点击“开始使用 Fedora”
  • 5. 关闭自动启动的帮助系统。

现在我们有了一个 Fedora Linux 虚拟机，可以安装新软件了。

3. 安装 Python 机器学习环境

Fedora 使用 Gnome 3 作为窗口管理器。

Gnome 3 与之前的 Gnome 版本有很大不同；您可以使用内置的帮助系统学习如何操作。

3.1 安装 Python 环境

首先，让我们安装机器学习开发所需的 Python 库。

  • 1. 打开终端。
    • 点击“Activities”
    • 输入“terminal”
    • 点击图标或按回车键
Start Terminal

启动终端

  • 2. 确认 Python3 已安装。

类型

Python3 Version

Python3 版本

  • 3. 安装 Python 机器学习环境。具体来说
    • NumPy
    • SciPy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • Statsmodels
    • Scikit-Learn

DNF 是软件安装系统，以前称为 yum。当您第一次运行 dnf 时，它将更新软件包数据库，这可能需要一分钟。

类型

提示时输入您的密码。

通过按“y”并按“enter”来确认安装。

3.2 确认 Python 环境

环境安装完成后，我们可以通过打印每个所需库的版本来确认。

  • 1. 打开 Gedit。
    • 点击“Activities”
    • 输入“gedit”
    • 点击图标或按回车键
  • 2. 输入以下脚本，并将其保存为 versions.py，放在主目录中。

没有复制粘贴支持；您可能想在 VM 中打开 Firefox，导航到此页面，然后将脚本复制粘贴到您的 Gedit 窗口中。

Write Versions Script

编写版本脚本

  • 3. 在终端中运行脚本。

类型

Python3 Check Library Versions

Python3 检查库版本

使用 VM 的技巧

本节列出了一些使用 VM 进行机器学习开发的技巧。

  • 复制粘贴和文件夹共享。这些功能需要在 Linux VM 中安装“Guest Additions”。我未能正确安装它，因此不使用这些功能。如果您愿意，可以尝试一下；请在评论中告诉我您的进展。
  • 使用 GitHub。我建议将所有代码存储在 GitHub 中，并从 VM 中检入和检出代码。这可以大大简化将代码和资源移入和移出 VM 的过程。
  • 使用 Sublime。我认为 Sublime 是 Linux 上一个很棒的开发文本编辑器，至少比 Gedit 好。
  • 使用 AWS 处理大型作业。您可以使用相同的方法在 Amazon Web Services 上设置 Fedora Linux，以便在云中运行大型模型。
  • VM 工具。您可以通过关闭窗口在任何时候保存 VM。您也可以在任何时候拍摄 VM 的快照并返回到快照。这在对文件系统进行大规模更改时可能很有用。
  • Python2。您可以在 Linux 中轻松地与 Python 3 并存安装 Python2，并使用 python（而不是 python3）二进制文件，或者使用替代方法在两者之间切换。
  • Notebooks。考虑在 VM 中运行一个 notebook 服务器，并打开防火墙，以便您可以从 VM 外的主工作站连接和运行。

您有什么技巧可以分享吗？请在评论中告诉我。

进一步阅读

如果您对本教程中使用的工具有所不了解，以下是一些供您进一步阅读的资源。

总结

在本教程中，您了解了如何为 Python 机器学习开发设置 Linux 虚拟机。

具体来说，你学到了：

  • 如何下载和安装 VirtualBox，用于管理虚拟机的免费开源软件。
  • 如何下载和设置 Fedora Linux，一个对开发人员友好的 Linux 发行版。
  • 如何安装和测试用于机器学习开发的 Python3 环境。

您完成教程了吗？
请在下面的评论中告诉我进展如何。

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34 条对《如何使用 Python 3 创建用于机器学习开发的 Linux 虚拟机》的回复

  1. jm 2017 年 2 月 27 日下午 1:22 #

    也许用 Docker 也可以，方式相同？

    谢谢

    回复
    • Jason Brownlee 2017 年 2 月 28 日上午 8:09 #

      好建议，谢谢！

      回复
    • Nunya 2018 年 5 月 2 日晚上 9:57 #

      您忘了实际安装 Python 3；您从步骤 1：打开终端跳到步骤 2：确认 Python 安装……？

      回复
      • Naseef 2022 年 2 月 3 日下午 6:16 #

        对我来说已经安装好了。我认为对您来说也一样。

        回复
  2. Francis Ibok 2017 年 2 月 28 日下午 5:18 #

    嗨 Jason，我使用的是 Macbook pro，已经安装了两个操作系统 OS X 和 Microsoft Windows 7，我该怎么办？

    回复
    • Jason Brownlee 2017 年 3 月 1 日上午 8:32 #

      我建议使用 Mac OS X。

      您可以安装和使用 Python Anaconda，或者如果您更高级，可以探索使用包管理器，如 macports（我的个人偏好）。

      回复
      • Francis Ibok 2017 年 3 月 12 日下午 4:08 #

        那意味着我可以卸载 Windows 7，只使用 Mac OSX。

        回复
  3. Jimmy Olano 2017 年 3 月 1 日上午 5:48 #

    好文！

    VBox Guest Additions 的关键是在虚拟机中编译“内核模块”。

    -只需按 ALT+F2 然后输入“gnome-terminal”。
    -输入“sudo yum install kernel-devel-4.8.9-300.fc25.x86_64”。
    -在 VirtualBox 中设置带有 VBox Guest Additions 的 ISO 文件。
    -只需从 Fedora 打开“cd”并执行“runasroot.sh”（或在“/run/media/VIRTUALBOX…”中使用“sudo”）。
    -等待编译“内核模块”（需要一段时间来确定您的“硬件”并进行编译）。
    -通过在 VirtualBox 中设置，从真实机器共享文件和文件夹到虚拟机。
    -完成！

    回复
    • Jason Brownlee 2017 年 3 月 1 日上午 8:45 #

      太棒了 Jimmy，感谢您的提示。

      我会尝试确认，甚至更新教程。

      回复
  4. Marcos Keyser 2017 年 4 月 24 日晚上 8:04 #

    非常有趣的帖子！

    我想了解更多关于如何在 VM 中运行 notebook 服务器，以便您可以从 VM 外的主工作站连接和运行。我可以在哪里开始？

    谢谢

    回复
  5. Marcos Keyser 2017 年 4 月 24 日晚上 8:35 #

    这个关于如何在数据科学语境中使用 Docker 的演示很有趣。如果能看到关于此的博客文章就好了。

    回复
  6. Marcos Keyser 2017 年 4 月 24 日晚上 8:35 #

    演示在这里：https://www.youtube.com/watch?v=GOW6yQpxOIg

    回复
  7. CarlosFra 2017 年 5 月 17 日凌晨 1:12 #

    我喜欢你的帖子，感谢你对我的数据科学职业生涯的帮助！

    回复
  8. Nagaraj 2017 年 10 月 15 日晚上 11:39 #

    在 Windows 10 机器上尝试了以上步骤，效果很好。很棒的帖子。谢谢。

    回复
  9. domenico 2018 年 2 月 19 日下午 6:26 #

    为什么不提供可下载的虚拟机？基本上它都是开源的 🙂

    回复
    • Jason Brownlee 2018 年 2 月 21 日上午 6:25 #

      好建议。主要原因是它很大，例如几个 G 字节。

      回复
  10. Venkita Krishnan 2018 年 6 月 27 日凌晨 12:55 #

    我按照您的说明使用 VMWare Workstation 进行了相同的操作，效果完美。谢谢。

    回复
  11. Alistair 2018 年 8 月 17 日上午 9:47 #

    仅供参考：Fedora 28 不再允许您在安装过程中创建用户或设置 root 密码。我在 Reddit 上找到了一些信息：https://www.reddit.com/r/Fedora/comments/8g0ggh/question_about_fedora_28s_new_install_no_root/

    回复
  12. sweta 2019 年 1 月 18 日晚上 11:31 #

    好信息。如何在 Windows 7 上执行此操作？如果您能分享信息，将不胜感激。

    回复
  13. Titan 2019 年 1 月 22 日下午 3:23 #

    这非常有帮助。

    我很好奇，并且很想听听您对以下内容的看法：

    1) 您对使用 Ubuntu 的 VMware 有何看法？由于 Ubuntu 声称其构建结构以 ML 为中心，而 VMware 经常与 VirtualBox 相提并论（有什么独特优势吗？）

    2) 您对为 VirtualBox 或 VMware 分配多少 RAM 有什么建议吗？
    the VirtualBox or VMware?

    谢谢，

    回复
  14. David 2019 年 2 月 16 日晚上 11:44 #

    不错的教程。

    我使用 Anaconda 构建了一个虚拟机，并将其作为 OVA 文件共享在 GitHub 上（点击我的名字）。
    该页面有关于虚拟机的描述、照片和视频。

    希望这有帮助。

    回复
  15. guach 2019 年 7 月 19 日上午 9:36 #

    VirtualBox 支持使用 GPU (Cuda) 吗？

    回复
  16. Facebook 2019 年 8 月 31 日晚上 7:46 #

    很高兴看到如此出色的演示，它极大地指导了如何为 Python 3 的机器学习开发创建 Linux 虚拟机。

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