NLP初级选手ubuntu 下安装google SyntaxNet

NLP初级选手ubuntu 下安装google SyntaxNet

初级选手安装走了很多弯路，但是也收获不少经验，特别是熟悉了环境搭建过程中涉及到的框架工具。可能目前对这些框架工具理解和使用都欠缺，但是并不影响成功搭建SyntaxNet的工作环境。本人所有安装步骤参考github上给出的SyntaxNet的教程介绍1。

1.python 安装

特别提醒：只能用python2.7

目前syntaxnet并不能被python3+支持

$ sudo apt-get install python2.7

2.bazel 安装

installing bazel: http://bazel.io/docs/install.html
首先，安装jdk 1.8 (不赘述)

下载Bazel bazel-0.2.2b-installer-linux-x86_64.sh (注意版本号)

$ chmod +x bazel-version-installer-os.sh
$ ./bazel-version-installer-os.sh --user

设置环境变量 ～/.bashrc

export PATH="$PATH:$HOME/bin"

测试是否安装成功：

Bazel的运行需要项目中有个空文档WORKSPACE，所以建立项目目录～/gitroot/my-project/, 接着创建项目WORKSPACE文档～/gitroot/my-project/WORKSPACE。

第一步创建build文件

# If you're not already there, move to your workspace directory.
$ cd ~/gitroot/my-project
$ mkdir -p src/main/java/com/example
$ cat > src/main/java/com/example/ProjectRunner.java <<EOF
package com.example;

public class ProjectRunner {
public static void main(String args[]) {
Greeting.sayHi();
}
}
EOF

$ cat > src/main/java/com/example/Greeting.java <<EOF
package com.example;

public class Greeting {
public static void sayHi() {
System.out.println("Hi!");
}
}
EOF

第二步 在项目目录～/gitroot/my-project下创建BUILD文件：

# ~/gitroot/my-project/BUILD
java_binary(
name = "my-runner",
srcs = glob(["**/*.java"]),
main_class = "com.example.ProjectRunner",
)

第三步 编译生成

$ cd ~/gitroot/my-project
$ bazel build //:my-runner
INFO: Found 1 target...
Target //:my-runner up-to-date:
bazel-bin/my-runne
4000
r.jar
bazel-bin/my-runner
INFO: Elapsed time: 1.021s, Critical Path: 0.83s
$ bazel-bin/my-runner
Hi!

在程序块中，‘#’的内容不可忽视，同样需要写入程序头;

更多bazel实例可参考官网Getting Started with Bazel

3.swig 安装

$ apt-get install swig

4.tensorflow安装

本人在安装tensorflow时受挫比较大。在此希望读者需谨慎。

先给出tensorflow的官网安装教程(可能需要翻墙) tensorflow download and setup

本人基本按此教程进行，即使这样，还是遇到了不少问题。在此给出我的成功安装的步骤。

第一步 安装pip

#可选一下两种，建议选择1
#1. pip for python
$ sudo apt-get install python-pip python-dev

#2. pip3 for python3
$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev

第二步 安装tensorflow

由于在PC机上安装，所以没有选择GPU的方式安装（请参考官网），选择的是CPU安装。

#1. pip: Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 
#2. pip3: Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:
$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl[/code] 
第三步 安装 victualenv

该工具必须安装，否则syntaxtnet最后编译无法全通过

# 1. pip
$ sudo apt-get install python-virtualenv

# 2. pip3
$ sudo apt-get install python3-virtualenv


在virtualenv中创建tensorfloe环境

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow


激活tensorflow的virtualenv环境

$ source ~/tensorflow/bin/activate

# 1. pip
(tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 
# 2. pip3
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl[/code] 
测试tensorflow安装

# python2.7/python3.4
$ python2.7
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>


5.pip安装 protobuf/ asciitree / numpy

# pip for python2.7/pip3 for python3.4
$ pip freeze | grep protobuf
$ pip install -U protobuf==3.0.0b2
$ pip install asciitree
$ pip install numpy


6.syntaxnet 配置

注意此部分必须在virtualenv中完成

(tensorflow)$ git clone --recursive https://github.com/tensorflow/models.git (tensorflow)$ cd models/syntaxnet/tensorflow
(tensorflow)$ ./configure
(tensorflow)$ cd ..
(tensorflow)$ bazel test syntaxnet/... util/utf8/...


必须完全passed 12 tests



测试syntaxnet实例

(tensorflow)$ echo 'Bob brought the pizza to Alice.' | syntaxnet/demo.sh




https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet. ↩