機器學習環境搭建(一行代碼)

硬件條件簡介:2G獨立顯卡,12G內存,256G固態硬盤
但入門級別的辣雞顯卡計算能力只有2.1,故只能放棄GPU,以下教程都默認CPU版。

一、 Ubuntu安裝

自行谷歌雙系統刻盤、安裝教程
需要注意的是,分兩個就夠了,一個交換分區(swap,邏輯分區,內存的1~2倍),一個根目錄(/,主分區,剩余全部空間)
UEFI模式安裝指南:https://jingyan.baidu.com/article/e3c78d6460e6893c4c85f5b1.html

二、anconda安裝

anaconda下載地址:https://www.anaconda.com/download/#linux
sh文件安裝方法

bash Anaconda2-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh

三、tensorflow安裝(CPU版)

Simple is King

pip install tensorflow

用pip安裝最為簡單實用,官網的教程也足夠詳細
但anconda安裝的好處是可以利用anconda集成的科學計算庫
如果想在一個特定的容器內運行tensorflow,可以完全按照官網的做法安裝。

$ source activate root#對比一下,跟官網新建容器tensorflow不一樣,直接裝在root下
#這樣做的好處是能跟系統下的python/package兼容
(root)$  # Your prompt should change
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

Install TensorFlow:

# Python 2
(root)$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

# Python 3
(root)$ pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
(root)$ source deactivate
$  # Your prompt should change back

四、opencv安裝

sudo apt-get install python-opencv
#適用人群:僅調用cv2一小部分功能,而并非opencv的重度依賴患者

但有個問題,用sudo apt-get install python-opencv對anaconda套件并不起作用,采用下面的代碼代替

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

五、caffe安裝(CPU版)

主要參考這篇文章,Ubuntu 16.04上安裝Caffe(CPU only)
官網的安裝教程也寫得很詳細,【Ubuntu | Installation】

  1. 安裝依賴環境
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
  1. 下載caffe源碼
git clone https://github.com/BVLC/caffe
  1. 修改Makefile.config文件
    復制Makefile.config.example文件重命名為Makefile.config
    去掉CPU_ONLY := 1的注釋
##修改
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
##變成
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
##這里面可能會設計到路徑問題,可以用whereis hdf5找到正確的位置填進去
  1. 安裝caffe
make pycaffe
make all
make test
make runtest
  1. 添加環境變量
    去到CAFFE文件夾里面的python文件夾, 把當前路徑記錄下來(pwd). 然后輸入以下命令(把記下的路徑放在相應地方)
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

不幸的是,這種方法可能會導致anaconda下的Python失效
解決方法:

# 1. 添加兩條環境變量
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH
export DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH=/home/guanghuixu/anaconda2/lib:/usr/local/lib
# 2. 將Python文件夾下的caffe文件夾復制到anaconda下的lib/python2.7/site-packages文件夾下
# 3. 將caffe./build/lib文件下的文件復制到anaconda下的lib文件夾下

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