Ubuntu Python机器学习库如何安装

Ubuntu 上安装 Python 机器学习库的实用指南

一 环境准备

• 更新系统并安装基础工具：
  • sudo apt update & & sudo apt upgrade
  • sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv build-essential
• 建议始终在虚拟环境中工作（避免污染系统 Python）：
  • python3 -m venv ml-env
  • source ml-env/bin/activate
• 升级 pip 并配置国内镜像（可选，提升下载速度）：
  • pip install -U pip
  • pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

二 使用 pip 安装常用库

• CPU 常用科学计算与机器学习栈：
  • pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn
• 深度学习框架（CPU 版）：
  • pip install tensorflow
  • pip install torch torchvision torchaudio
• 验证安装（在激活的虚拟环境中执行 python）：
  • import numpy as np; import pandas as pd; import sklearn; import tensorflow as tf; import torch
  • print(np.version, pd.version, sklearn.version, tf.version, torch.version)

三 使用 Conda 安装（含 GPU 方案）

• 安装 Miniconda/Anaconda（示例为 Miniconda）：
  • wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • 按提示完成安装并初始化 conda（source ~/.bashrc）
• 创建环境并安装：
  • conda create -n ml-env python=3.10 -y
  • conda activate ml-env
  • conda install numpy pandas scikit-learn
• GPU 版 PyTorch（示例命令，按你的 CUDA 版本选择）：
  • conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
• GPU 版 TensorFlow（示例命令，需匹配 CUDA/cuDNN 版本）：
  • conda install tensorflow-gpu

四 GPU 支持与驱动要点

• 确认驱动与工具链：
  • 查看 GPU：lspci | grep -i nvidia
  • 查看驱动：nvidia-smi（能显示 CUDA Version 表示驱动正常）
• 深度学习库与 CUDA 的版本需匹配；若使用 conda，优先用 conda 提供的 cudatoolkit 以避免系统层面冲突。
• 无 NVIDIA GPU 或暂不配置 CUDA 时，直接安装 CPU 版框架即可（如 pip 安装 tensorflow、torch 的 CPU 包）。

五 常见问题与排错

• 编译依赖缺失（如安装 NumPy/ SciPy 时报错 “Python.h: No such file” 或 “gcc failed”）：
  • sudo apt install -y python3-dev build-essential g++
• 权限问题：
  • 不建议使用 sudo pip；优先使用虚拟环境或 --user；若必须系统级安装再考虑 sudo。
• 验证与环境隔离：
  • 在虚拟环境中运行 python -c “import sys; print(sys.executable)” 确认解释器路径。
  • 使用 which python / which pip 确认命令来源。
• Jupyter 使用（可选）：
  • pip install notebook
  • jupyter notebook（浏览器会自动打开）

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