在Ubuntu上部署机器学习环境

关键字：Anaconda、Jupyter Notebook、TensorFlow、Postman、Docker

文章目录

前言

一、安装Anaconda

1.Anaconda下载安装

2.验证Anaconda是否安装成功

二、安装Jupyter Notebook

1.安装Jupyter Notebook

2.修改Jupyter Notebook配置文件

三、安装TensorFlow

四、安装Postman​

五、安装Docker

1、首先安装一些工具

2、安装Docker仓库源

3、安装Docker

4、拉取TensorFlow环境

总结

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、参考官网的安装方式

docker的安装，可参见Docker官网上的安装方法。

2、Vscode的配置

如果你也是用vscode来连接docker，首先需要在vscode里下载docker插件。

其下载好之后输入以下命令，之后才能使用vscode进行连接。

sudo gpasswd -a $USER docker            #将当前用户添加至docker用户组
newgrp docker                           #更新docker用户组
sudo chmod 777 /var/run/docker.sock     #给权限

3、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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