Ubuntu 16.04 安装 Python 3.6 深厚度学周围配置指南

深厚度学的进步推动了机器学和数据琢磨领域的革新鲜， 而Python作为首选编程语言之一，其周围配置成为入门和进阶的少许不了步骤。本文将深厚入探讨在Ubuntu 16.04操作系统上安装Python 3.6，并配置深厚度学所需的完整周围。

一、 问题背景与关系到

在深厚度学领域，Python 3.6给了更加丰有钱的库支持，特别是在NumPy、Pandas、Matplotlib等数据处理库和TensorFlow、PyTorch等深厚度学框架上。只是 Ubuntu 16.04自带的Python版本通常是2.7和3.5，这些个版本在功能和兼容性上存在局限性，无法满足深厚度学的需求。

二、 具体问题剖析

在Ubuntu 16.04上，Python 2.7和3.5版本的自带问题包括：

• 缺乏对新潮深厚度学框架的支持；
• 兼容性问题兴许弄得运行时错误；
• 性能不如Python 3.6。

这些个问题直接关系到了系统的性能和业务的效率。

三、 优化策略

1. 安装特定版本的Python

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用Python官方源码编译安装特定版本，如Python 3.6.5： bash wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz tar -xvf Python-3.6.5.tgz cd Python-3.6.5 ./configure make altinstall

2. 创建虚拟周围

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用venv模块创建虚拟周围，避免全局Python周围的污染： bash python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate

3. 配置周围变量

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将Python安装路径添加到周围变量中，方便全局调用： bash nano ~/.bashrc 添加以下行： bash export PATH="/usr/local/bin:$PATH" 保存并退出编辑器，施行以下命令使更改生效： bash source ~/.bashrc

4. 安装深厚度学相关库

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用pip安装深厚度学所需的库： bash pip3 install numpy scipy matplotlib pandas tensorflow torch

四、案例与应用效果

以TensorFlow为例，用Python 3.6在Ubuntu 16.04上成功安装TensorFlow后运行以下代码验证： python import tensorflow as tf print 输出TensorFlow的版本号，确认安装成功。

五、 实施觉得能与最佳实践

• 在安装特定版本的Python时用altinstall而非默认的install，以避免覆盖默认的Python版本；
• 在创建虚拟周围时选择合适的名称，便于管理和识别；
• 在配置周围变量时确保路径正确无误；
• 在安装深厚度学库时根据具体需求选择合适的库，避免不少许不了的材料浪费。

六、 与觉得能

通过实施上述优化策略，在Ubuntu 16.04上成功安装Python 3.6并配置深厚度学周围，将显著提升系统的性能和业务的效率。针对不同业务场景， 觉得能根据具体需求选择优化策略组合，并建立持续的性能监控体系，确保系统始终保持最优状态。

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