深度学习环境配置

1.换源

Windows下的pip换源：

假如我的pip位置是：

(tensorflow) C:\Users\Administrator>

那就在该文件夹下新建文件夹pip，在该文件夹中新建pip.ini，内容为：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

url后面填的就是国内地址（我这里用的是清华的源）

Windows下的conda换源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

同样是清华的源，当然还有更加简单粗暴的方法：

找到这个文件，用记事本打开，在channels后面加地址就行了，一般都在User/Administrator下面。

 

2. Pytorch

Windows下无GPU版本：

通过Anaconda安装，首先创建虚拟环境：

conda create -n pytorch python=3.6

这里的pytorch为虚拟环境名，可自定义。

然后activate pytroch，在pytorch官网上，根据自己的系统和python版本以及有无GPU的情况选择安装命令。

pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision

以上例子为：win10系统，python版本为3.6。

注意：命令后面的torch-0.4.1为torch版本，可以自行选择，目前推荐0.4.1，此外还要注意要把pip3改成pip。

安装完成后再相应环境下打开python，输入：

import torch
import torchvision

没有报错说明安装成功。

 

3.缺少模块报错

cv2安装：

pip install opencv-python

shapely安装：

这个不能直接用pip安装，需要到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/找到对应的版本进行安装

skimage安装：

pip install scikit-image