Installation de Mapping Learning

*L'installation demande plus d'effort qu'une installation classique de logiciel, car Mapping Learning est encore dans une phase précoce de développement. La procédure sera simplifiée par la suite. Mapping Learning peut être installé sur tous les systèmes d'exploitation, et cette page décrit comment procéder. Si vous utilisez Linux, une procédure spécifique est également proposée. Vous pourrez enfin remettre à jour Mapping Learning, facilement et régulièrement. *

Dépendances

Mapping Learning, comme beaucoup de logiciels (voire tous ?), a des dépendances. Il s'agit de librairies Python nécessaires à son fonctionnement, ce qui a 2 implications :

1. la gestion des dépendances est fastidieuse et nous proposons un outil pour la faciliter
2. l'installation de Mapping Learning peut prendre du temps, si votre connexion internet est trop faible

Les principales dépendances sont données à titre d'information. Reportez-vous au fichier 'requirements.txt' (fourni dans le code) pour en avoir la liste complète.

Les algorithmes de machine Learning sont fournis par scikit-learn.

La manipulation des données implique plusieurs librairies :

• numpy et pandas, pour manipuler des données scientifiques
• osgeo (binding pour GDAL/OGR) pour lire et écrire des données géographiques
• seaborn, pour générer des graphiques

L'application nécessite quelques librairies supplémentaires, comme markdown (écriture HTML).

Installation des dépendances

La procédure donnée ci-dessous est compatible avec tous les systèmes d'exploitation.

Téléchargez et installez Anaconda : https://www.continuum.io/downloads

Une fois installé, démarrez le terminal de commandes "Anaconda Prompt" si il a été installé, ou un autre terminal de commandes ('Powershell' par exemple). Installez les dépendances de Mapping Learning en tapant :

#!sh

conda install -c anaconda pandas seaborn openpyxl xlrd xlwt
conda install -c anaconda scikit-learn statsmodels
conda install -c anaconda markdown pytest
conda install -c conda-forge gdal

Ensuite, il est recommandé d'installer git pour récupérer le code source de Mapping Learning :

#!sh

conda install -c anaconda git

Installation des dépendances (spécifique Linux)

Pour gagner du temps, vous pouvez installer une partie des dépendances grâce à des packages mis à disposition par votre système d'exploitation.

NB: Les lignes de commande sont valables pour les systèmes basés sur Debian (Ubuntu...) et nécessitent les droits administrateurs.

#!sh

apt-get install python3-pip
apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran

NB: Mapping Learning est compatible Python2/Python3 et les commandes données concernent Python 2. Si vous avez un doute sur l'installation en Python 3, vous pouvez vous inspirer du fichier 'bitbucket-pipelines.yml' fourni dans le code.

• Librairies Python

Attention : votre système doit proposer des versions récentes de ces librairies pour que Mapping Learning fonctionne. Si votre système est ancien ou si ne propose pas des versions récentes dans ses packages, il est préférable d'utiliser pip.

#!sh

apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-pandas python3-gdal python3-sklearn python3-seaborn python3-markdown

MLPY est une librairie Python de Machine Learning. Elle est utilisée dans Mapping Learning pour le traitement de série temporelles, avec l'algorithme Dynamic Time Warping (dtw). Cette librairie n'est malheureusement plus maintenue depuis 3 ans, et nous n'avons pas trouvé de remplaçant. Nous avons choisi de rendre cette librairie optionnelle, et vous devez l'installer si vous voulez profiter du dtw :

#!sh

apt-get install libgsl-dev
pip install https://sourceforge.net/projects/mlpy/files/mlpy%203.5.0/mlpy-3.5.0.tar.gz/download

Installation de Mapping Learning

Récupération du code source

Si vous avez installé git, tapez la commande ci-dessous. Sinon, vous pouvez télécharger puis dézipper le code source sur https://bitbucket.org/thomas_a/maplearn/downloads/. Préférez la première solution si vous voulez pouvoir mettre à jour Mapping Learning à l'avenir.

#!sh

git clone https://bitbucket.org/thomas_a/maplearn.git

Installation

Que ce soit sur Windows, Linux ou Mac, la procédure est la même et installera :

• les librairies Python dont dépendent Mapping Learning et qui restent à installer
• les fichiers de configuration nécessaires à l'application sont adaptés à votre système

NB: l'exécution de la commande ci-dessous peut nécessiter des droits administrateurs

#!sh
cd maplearn
pip install .

A vous de jouer !

Si vous n'avez pas eu de soucis, Mapping Learning devrait être opérationnel et vous pouvez dés à présent. Rendez-vous sur la page d'Utilisation.

Vérification de l'installation (optionnelle)

Cette dernière étape est optionnelle, sauf si vous avez eu des soucis, et vous aidera à identifier le soucis. Si tout s'est bien passé, le terminal devra vous indiquer que 100 tests (au 06/03/2017, et probablement plus à l'avenir) ont été réalisés et que tous se sont bien passés :

#!sh

python -m unittest discover

Mise à jour de Mapping Learning

Une fois installé, Mapping Learning peut être mis à jour rapidement :

#!sh
cd /chemin/vers/maplearn
# téléchargement des mises à jour du code source
git pull
# installation des mises à jour
pip install .

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