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）
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）
原文标题：How to Create a Linux Virtual Machine For Machine Learning Development With Python 3
作者：Jason Brownlee
翻译：杨金鸿
翻译校对：白静
文字校对：丁楠雅
本文长度为3000字，建议阅读8分钟
本文主要内容包括Linux虚拟机的优点、安装教程以及使用VM的技巧。
Linux是使用Python进行机器学习开发的极佳环境。这些工具能够被简便快捷地安装，并且您可以直接开发和运行大型模型。
在本教程中，您将了解如何使用Python创建和安装用于机器学习的Linux虚拟机。完成本教程后，您将知道:
- 如何下载和安装VirtualBox来管理虚拟机
- 如何下载和安装Fedora Linux
- 如何在Python 3中为机器学习安装一个SciPy环境
如果您的电脑操作系统是Windows、Mac OS X和Linux。那么本教程是适合您的。
Linux虚拟机的好处
您可能有很多原因想要使用Linux虚拟机来进行Python机器学习开发。例如，下面列出了使用虚拟机的5大好处:
- 使用在本机系统上不可用的工具（如果您的操作系统是Windows）
- 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)
- 为不同的项目(Python2和Python3)提供高度定制的环境
- 为了节省机器的状态，并准确地找出你离开的地方(从机器转跳到机器)
- 与其他开发人员共享开发环境（创建一次，多次重用）
也许最有利的一点是第一点，能够很容易地使用不受环境支持的电脑操作系统，使用机器学习工具。
我是一个OS X用户，尽管机器学习工具可以使用BREW和MacPorts安装，我还是认为为机器学习开发安装和使用Linux虚拟机更容易。
概述
本教程分为三个部分:
1.下载并安装VirtualBox
2.下载并在虚拟机中安装Fedora Linux
3.安装Python机器学习环境
1. 下载并安装VirtualBox
VirtualBox是一个用于创建和管理虚拟机的免费开源平台。
一旦安装好，你就可以创建所有你喜欢的虚拟机，只要你有ISO映像或者CD就可以安装。
- 访问VirtualBox.org
- 点击“下载VirtualBox”来访问下载页面
- 为您的虚拟机选择二进制文件
- 为您的系统安装软件，并遵循安装说明
- 打开VirtualBox软件并批准它的工作
2.下载并安装Fedora Linux
我选择了Fedora Linux，因为我认为和其他的Linux相比，它更亲切、更温和。对于面向虚拟机和开发人员的RedHat Linux来说，它具有领先优势。
2.1下载Fedora ISO映像
让我们从下载Fedora Linux的ISO开始。Fedora 25为64位版本。
- 访问getfedora.org
- 单击“Workstation”访问虚拟机页面
- 点击“立刻下载”来访问下载页面
- 在“其他下载”下，点击“64位1.3 GB实时镜像”
- 您现在应该有一个具有名字的ISO文件: “Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso“
现在我们已经准备好在VirtualBox中创建VM了。
2.2创建Fedora虚拟机
现在，让我们在VirtualBox中创建Fedora虚拟机。
- 打开VirtualBox软件
- 点击“NEW”按钮
- 选择名称和操作系统
名称：Fedora25
类型：Linux
版本：Fedora (64-bit)
点击:“Continue”
- 配置内存大小
2048
- 配置硬盘
现在创建一个虚拟硬盘。
硬盘文件类型。
VDI(VirtualBox磁盘镜像)。
物理硬盘上的存储。
动态分配
文件位置和大小：10G
现在我们已经准备好从ISO映像安装Fedora。
2.3 Fedora Linux 安装
现在，让我们在新的虚拟机上安装Fedora Linux。
- 选择新的虚拟机并点击“开始”按钮
- 单击文件夹图标，选择Fedora ISO文件
“Fedora-Workstation-Live-x86_64-25-1.3.iso”
- 点击“开始按钮”
- 选择第一个选项“Start Fedora-Live-Workstation-Live 25”并按下回车键
- 点击“ESC”键跳过检查
- 选择“实时系统用户”
- 选择“安装到硬盘驱动器”
- 完成“语言选择”(英语)
- 完成“安装目标”(“ATA VBOX硬盘”)
您可能需要等一分钟才能让VM创建硬盘
- 点击“开始安装”
- 设置root密码
- 创建你自己的一个用户
记下用户名和密码（以便以后可以使用）
勾选“让这个用户为管理员”(这样您就可以安装软件)
- 等待安装完成。(大约5分钟)
- 点击“退出”，点击右上方的电源图标，选择“关机”
2.4 Fedora Linux安装完成
Fedora Linux已经安装；让我们完成最后的安装，使它可以使用。
- 在VirtualBox选择fedora25 VM，在“存储”下，单击“光盘驱动器”选择“从虚拟驱动器中删除磁盘”，以弹出ISO镜像
- 单击“开始”按钮启动Fedora Linux的安装
- 使用你创建的用户登入系统
- 完成安装
选择语言“英语”
点击“下一步”
选择键盘为“US”
点击“下一步”
配置隐私权
点击“下一步”
连接你的网络账户
点击“跳过”
点击“开始使用Fedora”
- 关闭自动启动的帮助系统
现在我们有了Fedora Linux虚拟机，准备安装新的软件。
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版本有很大的不同;通过使用内置的帮助系统，您可以学习如何使用它。
3.1 安装Python环境
让我们从为机器学习开发安装所需的Python库开始。
- 打开终端
点击“Activities”
输入：“终端”
点击图标或者按回车键
- 确认Python3安装
输入：
python3 --version |
|---|
- 安装Python机器学习环境。具体地:
NumPy
SciPy
Pandas
Matplotlib
Statsmodels
Scikit-Learn
DNF是一个软件安装系统，正式的yum。第一次运行DNF时，它将更新包的数据库，这可能需要一分钟。
输入：
sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels |
|---|
当提示时输入您的密码，通过按“y”或“enter”来确认安装。
3.2 确认Python环境
现在已经安装了环境，我们可以通过打印每个必需的库的版本来确认它。
- 打开：“Gedit”.
点击：“Activities”
输入：“gedit“
- 点击图标或者按回车键
在主目录中将其保存为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__)没有复制粘贴的支持；你可能想要在VM中打开Firefox、浏览这个界面并且复制粘贴这个脚本到你的gedit窗口中。
- 在终端中运行脚本
输入：
python3 versions.py |
|---|
使用VM的技巧
本节列出一些使用VM进行机器学习开发的技巧。
- 复制粘贴和文件夹共享：这些特性需要在Linux虚拟机中安装“Guest Additions”。我没有能够正确地安装它，因此不使用这些特性。如果你喜欢，你可以试试；请在评论中让我知道你是怎么做的。
- 使用GitHub：我建议在GitHub中存储所有代码，并从VM中检查代码。这使得从VM中获取代码和资产变得更加容易。
- 使用Sublime. 我认为对用于Linux开发来说，Sublime是一个很棒的文本编辑器，至少比Gedit好。
- 使用AWS来做大的工作：您可以使用相同的步骤在Amazon Web Services上安装Fedora Linux，以便在云中运行大型模型。
- VM工具：通过关闭窗口，您可以在任何时候保存VM。您还可以在任意时刻获取VM的快照，并返回到快照。如果您正在对文件系统进行较大的更改，那么这将是很有帮助的。
- 您可以轻松地在Linux中安装Python2和Python 3，并使用Python(而不是python3)二进制文件，或者使用替代方案来在两者之间切换。
- 笔记本：考虑在VM内运行一个笔记本服务器并打开防火墙，这样您就可以在VM之外的主工作站进行连接和运行
你有什么建议可以分享吗？请在评论中告诉我。
扩展阅读
下面是一些关于进一步阅读的资源，如果您对本教程中使用的工具是新手的话。
- VirtualBox User Manual
- Fedora Documentation
- Fedora Wiki (tons of help on common topics)
- SciPy Homepage
- Scikit-Learn Homepa
总结
在本教程中，您了解了如何为Python机器学习开发安装Linux虚拟机。
具体来说，你学到了：
- 如何下载和安装VirtualBox，免费的开源软件来管理虚拟机。
- 如何下载和安装Fedora Linux，这是一个面向开发者的友好的Linux发行版。
- 如何为机器学习开发安装和测试一个Python3环境。
你完成了这个教程吗？请在下面的评论中告诉我。
原文链接：
https://machinelearningmastery.com/linux-virtual-machine-machine-learning-development-python-3/
编辑：文婧
杨金鸿，北京护航科技有限公司员工，在业余时间喜欢翻译一些技术文档。喜欢阅读有关数据挖掘、数据库之类的书，学习java语言编程等，希望能在数据派平台上熟识更多爱好相同的伙伴，今后能在数据科学的道路上走的更远，飞的更远。
转载须知
如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派THUID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。有原创标识文章，请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】至联系邮箱，申请白名单授权并按要求编辑。
腾讯云开发者
