使用Anaconda集成IPython、Spark和TensorFlow、Orange
使用Anaconda集成IPython、Spark和TensorFlow、Orange，形成统一管理的分布式机器学习研究环境。可以将流程设计、算法评估、神经网络、分布式计算和包管理集成到一起等，以及可以将其与git／jenkins/sonarqube等集成到一起，实现完整的大规模数据处理与分析的DevOps。不过，目前这些项目还是各自为阵的状态，集成度和自动化程度都还不高。
为了方便管理，将其安装在由conda管理的独立虚拟环境中。
1、Anaconda，python集成环境
由https://www.continuum.io开发。集成了很多优秀的python项目，包括conda虚拟运行环境管理和软件包管理软件，可以部分替代virtualenv和pip的作用。
从 https://www.continuum.io/downloads 下载并且安装。
#创建python虚拟环境。 conda create -n tensor python=3 source activate tensor
2、IPython，高级Python运行环境
现已更名为Jupyter（http://jupyter.org/），支持通过notebook进行算法模型的共享。
Spark，高性能并行计算环境
从 https://conda.anaconda.org/anaconda-cluster 可以访问到集成的Spark版本。
安装：
conda install -n tensor -c https://conda.anaconda.org/anaconda-cluster spark
3、TensorFlow，机器学习引擎
TensorFlow是由Google开源的基于神经网络的机器学习引擎，从 https://www.tensorflow.org/ 访问详细信息。
安装：
conda install -n tensor -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow
4、Orange，可视化机器学习环境
网站：http://orange.biolab.si/
原始项目为安装在virtualenv里的指南，这里将安装在conda环境下。
#安装基础支持库 sudo apt-get update sudo apt-get -y install git python-pip python-virtualenv python3-dev python3-numpy python3-scipy python3-pyqt4 python-qt4-dev python3-sip-dev libqt4-dev #首先安装Anaconda ./Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh #退出控制台窗口，重新进入，以让路径设置生效。 #输入conda list，可以查看anaconda安装的包，检查安装是否成功。 #创建python虚拟环境。 conda create -n tensor python=3 #激活所创建的python虚拟环境，后续的软件将安装在该环境中。 source activte tensor #复制orange源代码。 git clone https://github.com/biolab/orange3 #安装Orange的依赖库代码 cd orange3 pip install -r requirements-core.txt pip install -r requirements-dev.txt pip install -r requirements-doc.txt pip install -r requirements-gui.txt pip install -r requirements-sql.txt python setup.py develop cd .. #安装扩展库 git clone https://github.com/biolab/orange-bio cd orange-bio python setup.py develop cd .. #退出虚拟环境 source deactivate
运行，将下面代码保存到start.sh，然后启动即可：
#运行 source activate tensor python -m Orange.canvas
Orange安装完毕，运行与官方的安装结果完全一样，只是python扩展包现在交由conda而不是virtualenv管理。
下一步就需要考虑如何将TensorFlow和Spark等结合起来，在分布式环境下使用。以及将Orange的widget代码放到Spark环境下去分布式运行。