Ubuntu Python環境如何配置

在Ubuntu系統中配置Python環境是一個相對簡單的過程。以下是一個基本的步驟指南，幫助你搭建一個適合AI開發的Python環境：

1. 更新系統

首先，確保你的系統是最新的。打開終端并執行以下命令：

sudo apt update
sudo apt upgrade

2. 安裝Python

Ubuntu通常預裝Python 3，但建議檢查版本以確保兼容性。執行以下命令檢查Python版本：

python3 --version

如果未安裝，更新系統并安裝Python 3：

sudo apt install python3

3. 安裝pip

安裝pip以管理Python包：

sudo apt install python3-pip

驗證pip安裝：

pip3 --version

4. 設置虛擬環境

虛擬環境幫助隔離項目依賴，避免沖突。安裝python3-venv包：

sudo apt install python3-venv

創建項目目錄并激活虛擬環境：

mkdir my_ai_project
cd my_ai_project
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

激活后，命令行前會出現(venv)，表示已進入虛擬環境。

5. 安裝AI庫

在虛擬環境中安裝AI開發所需的庫，包括TensorFlow、Keras和PyTorch。這些庫是機器學習和深度學習的支柱。

pip3 install tensorflow
pip3 install keras
pip3 install torch

6. 驗證安裝

安裝完成后，可以驗證TensorFlow和PyTorch是否安裝成功：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
python -c "import torch; print(torch.__version__)"

7. 構建并運行第一個AI模型（可選）

為了讓讀者體驗AI開發，可以運行一個簡單的示例，使用TensorFlow和Keras分類MNIST數據集的手寫數字。

sudo nano first_ai_model.py

添加以下代碼并保存文件后，運行：

python3 first_ai_model.py

訓練完成后，將顯示測試準確率，通常在97%-98%左右，驗證模型有效性。

通過以上步驟，你可以在Ubuntu系統上配置一個適合AI開發的Python環境。如果你需要特定版本的Python，可以參考相關教程進行安裝。