NLP初级选手ubuntu 下安装google SyntaxNet

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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 <<EOFpackage com.example;public class ProjectRunner {    public static void main(String args[]) {        Greeting.sayHi();    }}EOF$ cat > src/main/java/com/example/Greeting.java <<EOFpackage 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/BUILDjava_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-runnerINFO: Found 1 target...Target //:my-runner up-to-date:  bazel-bin/my-runner.jar  bazel-bin/my-runnerINFO: Elapsed time: 1.021s, Critical Path: 0.83s$ bazel-bin/my-runnerHi!

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

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

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

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