关键字:Anaconda、Jupyter Notebook、TensorFlow、Postman、Docker
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前言
随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了在Ubuntu系统上部署机器学习环境。
一、安装Anaconda
Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda类似于Python环境的虚拟机。
1.Anaconda下载安装
首先去Anaconda(Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform)下载安装包。下载之后运行安装。注意暂时不要用sudo或root用户安装。
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
2.验证Anaconda是否安装成功
可以在终端验证下是否安装成功。
conda info
会发现终端上有个(base) ,可以进行设置将其关闭。
conda config --set auto_activate_base False
二、安装Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果。
1.安装Jupyter Notebook
运行以下命令进行安装。
pip3 install jupyter
2.修改Jupyter Notebook配置文件
运行以下命令生成配置文件。
jupyter notebook --generate-config
修改配置文件指定启动路径。
sudo vim /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
按shift+g跳转到最后一行,添加启动路径,例如:
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/ubuntu/文档/Python/JupyterNotebook'
三、安装TensorFlow
TensorFlow是一个深度学习库,由 Google 公司推出的端到端平台,可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。
TensorFlow分为纯CPU版和CPU+GPU版。CPU版安装如下:
sudo pip3 install tensorflow
GPU版安装如下:
sudo pip3 install tensorflow-gpu
安装时下载的速度可能会慢,可在命令后添加-i 国内源提高速度,例如:
sudo pip3 install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
四、安装Postman
Ubuntu上安装Postman可用snap进行安装,但个人不喜欢用snap,故从Postman (Postman)下载安装包进行安装。
首先将下载的安装包解压,我习惯放在/opt/目录里。之后创建桌面图标,输入以下命令:
sudo vim /usr/share/applications/postman.desktop
之后编辑如下内容,需要添加Postman解压后放置的位置。
[Desktop Entry]
Encoding=UTF-8
Name=Postman
//你自己解压的Postman的位置
Exec=/opt/Postman/app/Postman
//你自己解压的Postman的图标位置
Icon=/opt/Postman/app/icons/icon_128x128.png
Terminal=false
Type=Application
Categories=Development;
五、安装Docker
1、首先安装一些工具
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
2、安装Docker仓库源
添加认证,使用国内源快一些。
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
设置稳定的国内仓库源。
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
3、安装Docker
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
4、拉取TensorFlow环境
CPU版拉取如下:
sudo docker pull tensorflow/serving
GPU版拉取如下:
sudo docker pull tensorflow/serving:latest-gpu
总结
以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了如何在Ubuntu系统上部署机器学习环境。
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