云主宰苍穹
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深度学习环境搭建基本需知

开发环境 platform

  • 操作系统 OS
    • Windows 7
    • Windows 10
    • Ubuntu 18.04
    • Ubuntu 16.04
    • Ubuntu 20.04
  • 开发语言 Python3
    • Anaconda3
    • Jupyter Lab & Jupyter Notebook
    • PyCharm
  • 开发框架
    • PyTorch
    • TensorFlow2
  • 计算资源
    • CPU
    • GPU ( CUDA & cuDNN )
    • TPU

版本匹配 select

  • Windows 7 + Anaconda3 + Jupyter Lab + Jupyter Notebook + PyCharm + PyTorch + TensorFlow + CPU + GPU + TPU + CUDA
  • Windows 10 + Anaconda3 + Jupyter Lab + Jupyter Notebook + PyCharm + TensorFlow + CPU + GPU + TPU + CUDA + cnDNN
  • Ubuntu 18.04 + Anaconda3 + Jupyter Lab + Jupyter Notebook + PyCharm + PyTorch + TensorFlow + CPU + GPU + TPU + CUDA
  • Ubuntu 16.04 + Anaconda3 + Jupyter Lab + Jupyter Notebook + PyCharm + TensorFlow + CPU + GPU + TPU + CUDA + cnDNN

深度学习环境搭建基本需知_第1张图片

基本概念 conception

系统环境变量

  • 功能：使得在系统终端能够搜索并使用某个命令或者搜索到某个动静态库

编译器

  • 功能：将源代码编译成机器指令，供计算机执行

编辑器

  • 功能：快速编辑源代码

调试器

  • 功能：对程序进行调试，找出错误bug

集成开发环境 IDE

  • 编辑 + 编译 + 调试 + Git版本控制

操作系统

Windows 系列

  • Windows XP
  • Windows 7
  • Windows 8
  • Windows 10

Linux 系列

  • Unix
  • Ubuntu
  • Debian
  • Red Hat
  • Centos
  • Arch Linux
  • Linux Mint
  • Android

Mac 系列

  • Mac OS 9
  • Mac OS X 10.0
  • Mac OS X 10.12
  • Mac OS X 10.14
  • Mac OS X 10.15
  • iOS

深度学习框架

  • Scikit-learn for Machine Learning , no GPU
  • Keras a Deep Learning library
  • 2013年，第一个面向深度学习的框架 Caffe ，C-plus-plus 开发，不支持自动求导
  • Theano，加拿大，开发难，调试难
  • Torch，采用 Lua 语言
  • TensorFlow，Google，2017发布TensorFlow1，2019发布TensorFlow2
  • PyTorch，Facebook
  • Chainer ，日本
  • MXNet

现在深度学习框架

  • TensorFlow + Keras
  • PyTorch + Caffe2

人工智能常用库

  • Scikit-Learn 机器学习库，分类、回归、数据处理、降维处理、聚类、模型选择
    scikit-learn官网
    scikit-learn-GitHub
    scikit-learn-Gitee
  • OpenCV 图像处理库，图像视频处理
    OpenCV官网
    OpenCV-GitHub
    OpenCV-Gitee
  • PyTorch
    PyTorch官网
    PyTorch-GitHub
    PyTorch-Gitee
  • TensorFlow
    TensorFlow官网
    TensorFlow-GitHub
    TensorFlow-Gitee
  • Scipy 科学计算基础库
    Scipy官网
    Scipy-GitHub
    Scipy-Gitee
  • Numpy 矩阵高效运算
    Numpy官网
    Numpy-GitHub
    Numpy-Gitee
  • Pandas 数据快速处理
    Pandas官网
    Pandas-GitHub
    Pandas-Gitee
  • Matplotlib 可视化绘制
    Matplotlib官网
    Matplotlib-GitHub
    Matplotlib-Gitee
  • Git 代码版本管理工具
    Git管理工具官网
    Git-GitHub
    Git-Gitee

国内镜像源

Linux OS

  • 阿里云镜像
  • 华为镜像
  • 中科院
  • 清华大学

Python包 PyPi

  • 阿里云镜像
  • 清华大学

Ubuntu 软件源

  • 阿里云镜像
  • 清华大学

简要说明 introduction

  • 清晰思路，整个安装过程一定要思路清晰，每一步都需要知道在干啥子
  • 本文仅做参考，可能随着岁间流逝，有些命令有所变换，笔者尽量做到最新，希望更确定命令参考官方说明文档
  • 笔者研究方向：数字图像处理 DIP、计算机视觉 CV
  • 笔记信条：尽量操作过程不要展示图片，入这门，思维抽象很重要，这些操作必是熟稔于心
  • 欢迎对内容进行补充和纠错，能够帮助更多的人！
  • 评论或者Email@
  • Email：[email protected]

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