🔨 Créer et utiliser un Environnement Virtuel Python

Intérêt

L’Ă©tat de l’art de la programmation du Machine Learning en Python consiste Ă  utiliser un Environnement Virtuel Python (EVP) pour encapsuler chaque projet dans un environnment dĂ©diĂ© et pĂ©renne. Chaque EVP procure un environnement informatique contenant une installation de Python :

Un EVP repose sur la création d’une arborescence disque dédiée qui héberge la version de Python et des modules dont tu as besoin pour ton projet. Tu peux effacer et re-créer un EVP très facilement, sans impacter les autres installations de Python éventuellement présentes sur ton ordinateur.

Outils

Deux outils sont le plus souvent rencontrés pour créer EVP :

L’intĂ©rĂŞt de miniconda pour le calcul numĂ©rique est que cette distribution installe de façon transparente la bibliothèque MKL, qui fournit une optimisation poussĂ©e pour les processeurs Intel des bibliothèques d’algèbre linĂ©aire (BLAS, Lapack…) Ă  la base des performances de modules comme numpy.

Comment fonctionne un EVP

Quand l’EVP <nom_evp> est activĂ© :

CrĂ©ation d’un EVP avec conda sous Ubuntu

Exemple

🔨 Un EVP pour travailler avec tensorflow2

Avec miniconda installĂ©, crĂ©Ă© l’EVP tf2 pour un travail avec Python en version 3.8, puis active l’EVP :

user@host $ conda create -n tf2 pip python=3.8
... some stuff...
user@host $ conda update -n base -c defaults conda  # mise Ă  jour de la commnande 
user@host $ conda activate tf2
(tf2) user@host $

đź“Ą Tu peux ensuite installer des modules Python essentiels au travail avec tensorflow2 :

(tf2) user@host $ pip install tensorflow==2.9
(tf2) user@host $ conda install numpy scipy matplotlib jupyter pandas
(tf2) user@host $ pip install scikit-learn scikit-image seaborn pydot rospkg pyyaml opencv-python==4.6.0.66

Commandes utiles