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一、安装anaconda + pycharm
1、官网下载anaconda
2、官网下载pycharm
二、创建python3.6版本
1、命令行式创建
2、可视化窗口创建
三、安装tensorflow
1、CPU版本
2、GPU版本
四、安装pytorch
1、CPU版本
2、GPU版本
附录:安装国内的源的好处在于可以使你安装一些国外的包的时候会有意想不到的的速度
官方网址:https://www.anaconda.com/distribution/
官方网址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows (学生用学校邮箱可以免费一年专业版)
(由于anaconda 中的python版本是3.7版本,和tensorflow版本有些不兼容,因此需要在anaconda中搭建一个python3.6版本)
方法有二:
1)打开anaconda prompt 如下图所示:
(Windows下 Anaconda Prompt 这个东西就是用来管理Anaconda的,使用的是conda这样的一种命令)
2)输入命令行:conda create -n your_env_name python=3.6
(your_env_name: 这个就是你得环境名字,可以自己随意命名,我的命名为DeepLearning,后面需要用到这个命名)
3)点击回车后等待一些时间后会叫你选择y or n,选择输入y 安装
4)验证是否安装成功,输入命令行 activate DeepLearning, 会出现下图则说明按照成功(最前方括号里面的东西就是你的环境名)
1)输入命令行:conda install tensorflow
2)验证是否安装成功:a.输入python b.输入import tensorflow 不报错则说明安装成功。 如下图所示
(注意:安装gpu版本tensorflow,需要提前安装cuda 和 cudnn, 如果配置了中科大的源,会帮你安装依赖包,这也是镜像的强大之处,可以省去好多不必要的坑)
1) 输入命令行:conda install tensorflow-gpu
2)验证是否安装成功:
a.输入python
b.输入 官方验证代码如下:
import tensorflow as tf #Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) #Creates a session with log_device_placement set to True. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) #Runs the op. print(sess.run(c))
如图所示(复制上方代码粘贴即可):
c.得到下图则说明安装成功
(注意:由于pytorch 是国外的源,下载起来比较麻烦,安装速度也是非常慢,更是可能下到一半中止,然后接着重新下载,然后可能一直这么坑下去,所以安装前需要提前配置好一些国内的源,如清华源(现在不太好用了)、中科大的源(强烈推荐)等,配置方式请翻到文章最末端,附有安装命令)
1)输入命令行:conda install pytorch (此时如果你没配置国内的源,你将会非常的麻烦,因为pytorch是国外的源,下载起来会比较麻烦)
2)验证是否安装成功:a.输入python b.输入import torch 不报错则说明安装成功。如下图所示
1)输入命令行:conda install pytorch torchvision -c pytorch
2)验证是否安装成功:
a.输入python
b.输入下方代码:
import torch import torchvision #如果你要用这个且装了这个的话。没用没装就不用试 # CUDA TEST x = torch.Tensor([1.0]) xx = x.cuda() print(xx) # cuDNN test from torch.backends import cudnn print(cudnn.is_acceptable(xx))
c.得到如下图所示则说明安装成功
一、安装中科大镜像
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
二、安装清华源镜像
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/ conda config --set show_channel_urls yes
三、移除Anaconda镜像仓库
conda config --remove channels 'https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' conda config --remove channels 'https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/'