Python Machine Learning Programming (Impress) fera l'objet d'une session d'étude de l'intérieur. Python 3.6 a également été publié, je vais donc résumer comment reconstruire l'environnement.
La construction de l'environnement effectuée ici est la suivante.
Ce qui suit est supposé avoir été installé.
$ VirtualBox --help
Oracle VM VirtualBox Manager 5.0.30
$ vagrant version
Installed Version: 1.9.1
Latest Version: 1.9.1
VirtualBox + Vagrant
Préparez un dossier pour Vagrant. Cette fois, j'étudierai l'apprentissage automatique, alors préparez un dossier appelé ~ / vagrant / ml-study
et préparez l'environnement.
$ mkdir ~/vagrant/ml-study
Ajout de Vagrant Box
$ vagrant box add ubuntu/xenial64 https://atlas.hashicorp.com/ubuntu/boxes/xenial64/versions/20170104.0.0/providers/virtualbox.box
Démarrer Vagrant
$ vagrant init ubuntu/xenial64
$ vagrant up
Paramètres Vagrant (modifier Vagrantfile)
Activez config.vm.provision
en bas et écrivez:
...
config.vm.provision "shell", inline: <<-SHELL
apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential libssl-dev libxml2-dev libxslt1-dev libbz2-dev zlib1g-dev python-setuptools python-dev libjpeg62-dev libreadline-gplv2-dev
sudo apt-get install -y libblas-dev liblas-dev liblapack-dev gfortran libfreetype6-dev
SHELL
...
Reflet des paramètres
$ vagrant provision
Puisque les paquets nécessaires sont décrits dans le Vagrantfile, il sera installé du côté vagrant.
Python 3.6
$ mkdir ~/tmp
$ sudo mkdir /opt/python36
$ sudo chown ubuntu /opt/python36
$ cd tmp
$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.0/Python-3.6.0.tgz
$ tar zxvf Python-3.6.0.tgz
$ cd Python-3.6.0/
$ ./configure --prefix=/opt/python36
$ make && make install
$ cd ~
$ /opt/python36/bin/python3 -m venv python
$ source python/bin/activate
$ pip install numpy scipy pandas scikit-learn matplotlib
$ pip install ipython[notebook]
$ pip install seaborn
$ pip install pyprind
$ cd ~/vagrant/ml-study
$ vagrant up
$ vagrant ssh
$ cd ~
$ source python/bin/activate
$ jupyter notebook
À l'arrêt
$ vagrant halt
(Ajouté le 8 janvier 2017)
Lorsque j'essaie d'accéder au notebook Jupyter directement à partir de la machine hôte avec un navigateur, il est rejeté en raison de restrictions IP. Les restrictions IP peuvent être levées en définissant les paramètres suivants.
$ source python/bin/activate
$ jupyter notebook --generate-config
~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
c.NotebookApp.ip = '*'
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