Les modules et logiciels sont requis:
- Git
- Pip
- Python 3.4 o posterior
- TkInter
- Virtualenv
Python3 devrait déjà être présent sur les distributions Ubuntu depuis la version 14.04. La commande pour réaliser ces installations sur un système Debian ou Ubuntu est :
sudo apt-get install git python3-pip python3-tk virtualenv
Créer et activer un nouveau virtualenv. Pour cela, il est plus facile d'utiliser virtualenvwrapper. La commande pour l'installer est la suivante:
sudo pip3 install virtualenvwrapper
Ajouter la variable suivante dans le bash si il risque d'y avoir un conflit entre python2 et python3
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
Ajouter la ligne suivante à la fin du fichier
.bashrc
à l'aide de la commande:[[ -s "/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" ]] && source "/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh"
Créer un nouvel environnement intitulé pln-2015:
mkvirtualenv --system-site-packages --python=/usr/bin/python3 pln-2015
Cloner le GitHub pour récupérer les données:
git clone https://github.com/bobocharbo/PLN-2015.git
Installer les packages recquis mentionnés dans le fichier requirements.txt:
cd pln-2015 pip install -r requirements.txt
Activer l'environnemnt virtuel avec la commande:
workon pln-2015
Ajouter le chemin du module ngram:
export PYTHONPATH=/absolute/path/to/mypackage
Dans mon cas
export PYTHONPATH=/home/bobo/cours/markov/Natural_Language_Processing/
Exécutez le script de votre choix, par exemple:
python languagemodeling/scripts/train.py -h
Correr nose:
nosetests