Créez un environnement d'apprentissage automatique scikit-learn avec VirtualBox et Ubuntu

Installation de VirtualBox

Téléchargez et installez le programme d'installation de votre environnement à partir de l'URL ci-dessous. https://www.virtualbox.org

Téléchargez également "Oracle VM VirtualBox Extension Pack" et exécutez-le après avoir installé VirtualBox pour l'installer.

Créer une machine virtuelle Ubuntu

Téléchargez l'image du disque dur virtuel à partir de l'URL suivante et extrayez le fichier Zip. https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix-vhd

Démarrez VirtualBox et créez une nouvelle machine virtuelle avec "Nouveau (N)". * Voir l'URL ci-dessus.

Lorsque le nom de la machine virtuelle est défini, les dossiers suivants seront créés dans le répertoire de base, donc enregistrez l'image du disque dur virtuel dans le dossier cible.

[Exemple] Lorsque le nom de la machine virtuelle est "Ubuntu"

Windows


[Annuaire personnel]¥VirtualBox VMs¥Ubuntu¥

Mac/Linux


~/VirtualBox VMs/Ubuntu/

Au fait, j'ai réglé la mémoire principale sur 4 Go.

Après la configuration, démarrez la machine virtuelle et effectuez les paramètres initiaux.

Paramètres de connexion SSH

Si vous souhaitez utiliser la machine virtuelle avec une connexion SSH au lieu de l'exploiter directement, suivez les étapes ci-dessous.

Une fois les paramètres initiaux définis et le bureau affiché, exécutez la commande suivante afin de pouvoir vous connecter à la machine virtuelle avec SSH.

$ sudo apt-get install openssh-server

Après l'exécution, arrêtez la machine virtuelle et modifiez le paramètre réseau VirtualBox de "NAT" à "Bridge Adapter". Cela permet une connexion SSH à l'adresse IP de la machine virtuelle.

$ ssh [Nom d'utilisateur]@[adresse IP]

Construire un environnement python3 avec pyenv

Veuillez vous référer au site suivant. http://qiita.com/akito1986/items/be5dcd1a502aaf22010b

Installation des packages requis

Installez les packages requis pour installer pyenv.

$ sudo apt-get install git gcc make openssl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev

Installez pyenv

Exécutez la commande suivante.

$ cd /usr/local/
$ sudo git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ./pyenv
$ sudo mkdir -p ./pyenv/versions ./pyenv/shims
$ cd /usr/local/pyenv/plugins/
$ sudo git clone git://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git

Créez un fichier de configuration PATH.

$ echo 'export PYENV_ROOT="/usr/local/pyenv"' | sudo tee -a /etc/profile.d/pyenv.sh
$ echo 'export PATH="${PYENV_ROOT}/shims:${PYENV_ROOT}/bin:${PATH}"' | sudo tee -a /etc/profile.d/pyenv.sh
$ source /etc/profile.d/pyenv.sh

Contrôle de fonctionnement.

$ pyenv --version

Paramètre PATH pour sudo

$ sudo visudo

Modifiez comme suit.

#Changement
Defaults    secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
↓
# Defaults  secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"

#ajouter à
Defaults    env_keep += "PATH"
Defaults    env_keep += "PYENV_ROOT"

Installation de python3 (aucune implémentation requise)

Exécutez la commande suivante

$ sudo pyenv install -v 3.5.1

Confirmation après l'installation.

$ pyenv versions
* system (set by /usr/local/pyenv/version)
  3.5.1

Changez la version par défaut.

$ sudo pyenv global 3.5.1

Confirmation du résultat du changement.

$ pyenv versions
  system
* 3.5.1 (set by /usr/local/pyenv/version)
$ python --version
Python 3.5.1

En outre, la version 3.5.1 est la dernière version en date du 12 avril 2016.

Installation de Miniconda

Veuillez vous référer au site suivant. http://qiita.com/icoxfog417/items/950b8af9100b64c0d8f9

Exécutez la commande suivante.

$ sudo pyenv install miniconda3-3.19.0
$ sudo pyenv global miniconda3-3.19.0

Vérifiez le résultat de l'exécution.

$ pyenv versions
  system
  3.5.1 (set by /usr/local/pyenv/version)
* miniconda3-3.19.0 (set by /usr/local/pyenv/version)
$ python --version
Python 3.5.1 :: Continuum Analytics, Inc.

Créer un environnement virtuel pour l'apprentissage automatique

Exécutez la commande suivante.

$ conda create -n ml_env numpy scipy scikit-learn matplotlib cython ipython python-notebook
$ source ./.conda/envs/ml_env/bin/activate ml_env
(ml_env)$

Contrôle de fonctionnement

Voir le tutoriel sur le site officiel. http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

Chargez et affichez l'exemple de jeu de données.

$ python
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> digits = datasets.load_digits()
>>> print(digits.data)  
[[  0.   0.   5. ...,   0.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  10.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  16.   9.   0.]
 ...,
 [  0.   0.   1. ...,   6.   0.   0.]
 [  0.   0.   2. ...,  12.   0.   0.]
 [  0.   0.  10. ...,  12.   1.   0.]]

S'il est émis comme ci-dessus, OK!

Le problème est de savoir quoi faire à partir de maintenant ... (suer)

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