# 如何在 Mac OS X 上安装 Python 3 环境以进行机器学习和深度学习 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning/](https://machinelearningmastery.com/install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning/) 在 Mac OS X 上安装 Python 机器学习环境可能很困难。 必须首先安装 Python 本身，然后安装许多软件包，这对初学者来说可能会造成混淆。 在本教程中，您将了解如何使用 macport 设置 Python 3 机器学习和深度学习开发环境。 完成本教程后，您将拥有一个有效的 Python 3 环境，可以开始学习，练习和开发机器学习和深度学习软件。 让我们开始吧。 * **2017 年 8 月更新**：添加了有关如何使您的环境保持最新的部分。  如何在 Mac OS X 上安装 Python 3 环境以进行机器学习和深度学习 ## 教程概述 本教程分为以下 4 个步骤： 1. 安装 XCode 工具 2. 安装 Macports 3. 安装 SciPy 库 4. 安装深度学习库 5. 让您的环境保持最新状态 ## 1.安装 XCode XCode 是 OS X 上的开发 IDE。 需要安装 XCode，因为它包含 Python 开发所需的命令行工具。在此步骤中，您将安装 XCode 和 XCode 命令行工具。 此步骤假定您已拥有 Apple App Store 帐户，并且您具有足够的管理权限以在工作站上安装软件。 * 1.打开“ _App Store_ ”应用程序。搜索“ _XCode_ ”并单击“ _Get_ ”按钮进行安装。 系统将提示您输入 App Store 密码。 XCode 是免费的，大小至少为 4.5 GB，可能需要一些时间才能下载。  App Store 搜索 XCode * 2.打开“_ 应用程序 _”，然后找到并启动“ _XCode_ ”。 在启动 XCode 之前，系统可能会提示您安装其他组件。同意并安装。  安装其他 XCode 组件 * 3.安装 XCode 命令行工具，打开终端窗口并键入： ``` xcode-select --install ``` 将出现一个对话框并安装所需的工具。 键入以下命令确认已安装工具： ``` xcode-select -p ``` 您应该看到如下输出： ``` /Applications/Xcode.app/Contents/Developer ``` * 4.同意许可协议（如果需要）。打开终端窗口并键入： ``` sudo xcodebuild -license ``` 使用“ _space_ ”键导航到底部并同意。 您现在已安装 XCode 和 XCode 命令行工具。 ## 2.安装 Macports Macports 是一个用于在 OS X 上安装开发工具的包管理工具。 在此步骤中，您将安装 macports 包管理工具。 * 1.访问 [macports.org](https://www.macports.org/) * 2.单击页面顶部的“_ 下载 _”按钮以访问[安装页面](https://www.macports.org/install.php)。 * 3.为您的 OS X 版本下载“ _macOS 软件包（.pkg）安装程序 _”。 在撰写本文时，最新版本的 OS X 是 Sierra。  Macports 包安装 您现在应该在工作站上有一个包。例如： ``` MacPorts-2.3.5-10.12-Sierra.pkg ``` * 4.双击包，然后按照向导安装 macports。  Macports 安装向导 * 5.更新 macport 并确认系统按预期工作。打开终端窗口并键入： ``` sudo port selfupdate ``` 这将更新 port 命令和可用端口列表，并且不时有用。 您应该看到如下消息： ``` MacPorts base is already the latest version ``` ## 3.安装 SciPy 和机器学习库 SciPy 是 Python 中机器学习开发所需的科学计算 Python 库的集合。 在此步骤中，您将安装 Python 3 和 SciPy 环境。 * 1.使用 macports 安装 Python 3.5 版。打开终端并输入： ``` sudo port install python35 ``` 要使其成为 Python 的默认版本，请键入： ``` sudo port select --set python python35 sudo port select --set python3 python35 ``` 关闭终端窗口并重新打开。 通过键入以下内容确认 Python 3.5 现在是系统的默认 Python： ``` python -V ``` 您应该看到以下消息，或类似的消息： ``` Python 3.5.3 ``` * 2.安装 SciPy 环境，包括库： * NumPy 的 * SciPy 的 * Matplotlib * 熊猫 * Statsmodels * Pip（包经理） 打开终端并输入： ``` sudo port install py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-pandas py35-statsmodels py35-pip ``` 这可能需要一些时间来下载和安装。 要确保 Python 3 的 pip 是系统的默认值，请键入： ``` sudo port select --set pip pip35 ``` * 3.使用 pip 安装 scikit-learn。打开命令行并键入： ``` sudo pip install -U scikit-learn ``` * 4.确认库已正确安装。打开文本编辑器并编写（复制粘贴）以下脚本： ``` # scipy import scipy print('scipy: %s' % scipy.__version__) # numpy import numpy print('numpy: %s' % numpy.__version__) # matplotlib import matplotlib print('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__) # pandas import pandas print('pandas: %s' % pandas.__version__) # statsmodels import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__) # scikit-learn import sklearn print('sklearn: %s' % sklearn.__version__) ``` 使用文件名 _versions.py_ 保存脚本。 将目录更改为保存脚本的位置并键入： ``` python versions.py ``` 输出应如下所示（或类似）： ``` scipy: 0.18.1 numpy: 1.12.0 matplotlib: 2.0.0 pandas: 0.19.2 statsmodels: 0.6.1 sklearn: 0.18.1 ``` 你得到了什么版本？ 将输出粘贴到下面的注释中。 您可以根据需要使用这些命令更新机器学习和 SciPy 库。 尝试 scikit-learn 教程，例如： * [你的第一个 Python 循环机器学习项目](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/) ## 4.安装深度学习库 在这一步中，我们将安装用于深度学习的 Python 库，特别是：Theano，TensorFlow 和 Keras。 * 1.输入以下命令安装 Theano 深度学习库： ``` sudo pip install theano ``` * 2.键入以下命令安装 TensorFlow 深度学习库： ``` sudo pip install tensorflow ``` * 3.要安装 Keras，请键入： ``` sudo pip install keras ``` * 4.确认您的深度学习环境已安装并正常运行。 创建一个打印每个库的版本号的脚本，就像我们之前为 SciPy 环境所做的那样。 ``` # theano import theano print('theano: %s' % theano.__version__) # tensorflow import tensorflow print('tensorflow: %s' % tensorflow.__version__) # keras import keras print('keras: %s' % keras.__version__) ``` 将脚本保存到文件 _deep_versions.py_ 。 键入以下命令运行脚本： ``` python deep_versions.py ``` You should see output like: ``` theano: 0.8.2 tensorflow: 0.12.1 Using TensorFlow backend. keras: 1.2.1 ``` What versions did you get? Paste the output in the comments below. 尝试使用 Keras 深度学习教程，例如： * [用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络](http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/) ## 5.让您的环境保持最新状态 随着时间的推移保持环境最新非常重要。 使用相同的工具更新用于安装的库也很重要，例如： macports 和 pip。 本节提供了您可以使用的命令，例如每月一次，以确保您的环境是最新的。 ### 更新 Macports 安装的库 第一步是更新 macports 本身。 ``` sudo port selfupdate ``` 接下来，您可以使用 macports 更新安装的库。 ``` sudo port upgrade python35 py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-pandas py35-statsmodels py35-pip ``` 您还可以通过键入以下内容来更新所有需要更新的库： ``` sudo port upgrade outdated ``` 我自己不这样做，因为我无法控制正在更新的内容。 ### 更新 Pip 安装的库 接下来，我们可以更新使用 pip 安装的库。 我不希望 pip 安装或更新可以用 macports 安装的东西，所以我更新了用 pip 安装的库而没有更新依赖项（例如-no-deps） ``` sudo pip install -U --no-deps keras tensorflow theano scikit-learn ``` 这就是您需要做的就是让您的环境保持最新状态。 如果你在 macports 和 pip 之间得到一些交叉，（例如两个工具都安装了 numpy），你就会遇到问题。 要查看 pip 类型的确切安装内容： ``` sudo pip freeze ``` ## 进一步阅读 本节提供了一些进一步阅读的资源。 * [MacPorts 安装](https://www.macports.org/install.php) * [第 2 章安装 MacPorts](https://guide.macports.org/chunked/installing.macports.html) * [第 3 章使用 MacPorts](https://guide.macports.org/chunked/using.html) * [安装 SciPy 堆栈](https://www.scipy.org/install.html) * [Scikit-learn 安装](http://scikit-learn.org/stable/install.html) * [安装 Theano](http://deeplearning.net/software/theano/install.html) * [安装 TensorFlow Anaconda](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#anaconda_installation) * [Keras 安装](https://keras.io/#installation) ## 摘要 恭喜，您现在在 Mac OS X 上有一个可用的 Python 开发环境，用于机器学习和深度学习。 您现在可以在工作站上学习和练习机器学习和深度学习。 你是怎么做的？ 请在下面的评论中告诉我。