win7 64 位 Visual studio 环境下,使用whl依赖包,搭建python3.5 机器学习开发环境
本文将详细描述在win7 64 位 Visual studio 环境下python3.5 开发环境,
之所以选择3.5版本,
因为当前3.6版本在vs2013及以下环境存在一些问题,同时如果要学习机器学习,
2.7版本,中的tensorflow等一些包在win7环境下并不支持。
本文使用whl安装方式,在下载完所需的whl文件后,可以在断网的环境下布署,
同时文中提供下载的网官方网址,和部份我自己打包后上传的下载网址(cpu版)
一、基本环境开发
1. 下载安装并安装Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013
a) 下载网址https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=40784
b) 重启
2. 下载PTVS (以下a,b是网方网址, http://download.****.net/download/carmelcarmen/10131934,是我上传的资源,包含四个版本)
a) 下载 https://github.com/Microsoft/PTVS/releases/v2.2 (vs2015 或 2013)
b) 下载 https://github.com/Microsoft/PTVS/releases/v2.1 (vs2010 或 2012)
3. 下载并安装 pyton 3.5 (win7虽然有3.6版本,但visual studio支持不了)
a) https://www.python.org/downloads/
安装步骤 如图
二、下载网站开发与机器学习的各种依赖包
点击打开链接,下载我打包的matplotlib tensorflow依赖包
点击打开链接,下载我打包的django request 依赖包
1. Tensorflow源码及相关依赖
a) Tensorflow (tf_nightly-1.5.0.dev20171014-cp35-cp35m-win_amd64.whl )
i. 下载网址 https://github.com/tensorflow/tensorflow/
ii. 下载方法
b) six (six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/six
c) protobuf (protobuf-3.4.0-py2.py3-none-any.whl) ,
i. 别用3.2版本,3.3版本好像没window版本的
ii. https://pypi.python.org/pypi/protobuf/3.2.0
d) numpy(numpy-1.13.3-cp35-none-win_amd64.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/numpy
e) emnu(enum34-1.1.6-py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/enum34
f) wheel(wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/wheel#downloads
2. matplotlib源码及相关依赖(可视化工具包)
a) matplotlib(matplotlib-2.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/matplotlib
b) pyparsing (pyparsing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/2.2.0
c) python_dateutil (python_dateutil-2.6.1-py2.py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil/2.6.1
d) pytz (pytz-2017.2-py2.py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/pytz/
e) cycler(cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/Cycler
3. scikit-learn源码及相关依赖(scikit-learn最后安装),a和b不是非必须的依赖包,同时olefile是ZIP文件,没下载到WHL文件
a) oleFile(olefile-0.44.zip)
https://pypi.python.org/pypi/olefile/0.44
b) pillow(Pillow-4.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl)
https://pypi.python.org/pypi/Pillow/4.3.0
c) scipy (scipy-1.0.0rc2-cp35-none-win_amd64.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/scipy/
d) scikit-learn(scikit_learn-0.19.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl)
i. https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.19.0
点击打开链接,下载我打包的matplotlib tensorflow依赖包
点击打开链接,下载我打包的django request 依赖包
三、安装依赖包
1. 以管理员身份运行cmd,并运行指令pip ,以测试python及环境变量设置是否正确
2. 将上述下载的whl文件拷贝至安装目录下的scripts,如:C:\Python35\Scripts
3. 在CMD 中进行安装,安装指令及顺序如***意,tensorflow必须最后安装)
cd C:\Python35\Scripts
pip install six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
pip install numpy-1.13.3-cp35-none-win_amd64.whl
pip install protobuf-3.4.0-py2.py3-none-any.whl
pip install enum34-1.1.6-py3-none-any.whl
pip install wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl
pip install tf_nightly-1.5.0.dev20171014-cp35-cp35m-win_amd64.whl
4. 安装matplotlib,在CMD 中进行安装, (注意,matplotlib必须最后安装)
pip install pyparsing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl
pip install python_dateutil-2.6.1-py2.py3-none-any.whl
pip install pytz-2017.2-py2.py3-none-any.whl
pip install cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
pip install matplotlib-2.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
5、 request 与 django也是用以上方法安装
6、 启动visual studio,这时工程可以新建python工程,环境的搭建完成
以上完成搭建,你可以新建工程,同时在 工具 --> python tools --> python Environments,
可以设置一个python的控制台,在这里不再细述
如果是2010或2012版本的请注意,因为这两个版本的VS使用的是PTVS2.1 ,
这个版本的PTVS在环境里选项没有3.5版本,就选择3.4版本,可以正常使用