在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境

环境说明:

Python环境:Anaconda+pytorch+tensorflow+opencv,编程工具:Pycharm

C++环境:libtorch+opencv, 编程工具:Clion

个人建议搞深度学习最起码还是要有一块显卡

 

1. 安装anaconda:

下载地址:

anaconda所有版本链接:

https://repo.continuum.io/archive/

清华大学开源软件镜像站:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

清华源下载的要快一些

运行:

cd到Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh所在的目录:

 

执行bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh开始安装

环境配置:

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第1张图片

 

这样python可以起anaconda,python3起python3.5 python2起python2.7

 

2. pytorch:

使用anaconda创建虚拟环境

创建环境

conda create --name myenv python=3.5

其中myenv为你要创建的名字

使用环境

Source activate myenv

安装pytorch:

在创建的环境下安装pytorch:

去pytorch官网:https://pytorch.org/

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第2张图片选择对应的环境,输入如黑框中命令

如果不想安装最新版本的pytorch,点击被红色框框住部分,之后会打开下图界面,在其中选择想要版本的命令

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第3张图片可能遇到的问题:

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第4张图片解决办法:

https://blog.csdn.net/wenroudebaozi/article/details/107564647

Pytorch下载慢的问题

https://blog.csdn.net/XDH19910113/article/details/111252504

在base下安装完pytorch报错

直接在base下安装完pytorch后,可能报错:

 

解决办法:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/144580843

原因为直接在base下安装pytorch环境,更改了默认的python,造成conda无法启动,因此最好使用anaconda创建虚拟环境,安装pytorch

 

3. 安装tensorflow:

安装:

使用anaconda创建虚拟环境,如pytorch

然后使用pip install tensorflow命令安装tensorflow,个人习惯使用pip安装tensorflow

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第5张图片

参考链接:

https://blog.csdn.net/hitzijiyingcai/article/details/83342905

 

报错Cannot uninstall wrapt,解决办法:

https://blog.csdn.net/weixin_41923658/article/details/96127770

 

 

调用tensorboard时报错

该环境下调用tensorboard,报错:

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第6张图片

参考链接:

https://blog.csdn.net/qwerasdf_1_2/article/details/104254060

按参考链接中方法,将event_file_loader.py中

Self._reader = tf.compat.v1.pywrap_tensorflow.PyRecordReader...

修改为

Self._reader = tf.pywrap_tensorflow.PyRecordReader...

 

4. Python下安装opencv:

命令:pip install opencv-python

可能错误

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第7张图片

解决办法:

pip install --upgrade pip

 

5. Pycharm:

安装:

官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

这个安装很简单

下载完成之后,解压,然后在bin文件夹下运行./pycharm.sh就行

关于pycharm专业版和社区版:

个人比较喜欢专业版,专业版能够远程调试,就是你可以在你的电脑上调试别人电脑上的python程序,适合一个团队只有几块显卡,大家一起用,搭建一个服务器,大家远程连。

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第8张图片

还有一个原因就是你有CLION账号之后,可以直接用专业版。

 

6. Ubuntu C++下安装opencv:

https://blog.csdn.net/qq_36486890/article/details/97511295

提示:前面的配置环境真的很重要呀,不然走不到最后,各种奇怪的错误,都是泪呀

 

7. Clion:

下载地址:

https://www.jetbrains.com/clion/download/#section=windows

介绍:

https://www.cnblogs.com/clear-skies/p/12254021.html

这个介绍的挺细的,还有汉化包

以学生身份注册Clion:

https://blog.csdn.net/FYCIO/article/details/104446595

这个软件真是不错,问题就是需要花钱,但是学生可以免费用一年,并且一个账户可以多个人使用,淘宝上有很多卖这个账号的,淘宝上买一个账号不点钱,可以用不到一年,然后pycharm专业版和clion就都可以使用了

 

8. Libtorch:

Libtorch应该是属于推理引擎吧,就是你用pytorch等训练好一个模型后,需要使用C++程序将模型读出来,才能形成产品,这时候就需要libtorch,能够实现类似功能的有英伟达的TensorRT,阿里的MNN,腾讯的NCNN。百度的飞浆应该也行,但是这个我完全没用过。

Pytorch官网教程:

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.4/30.html

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第9张图片

CLION上配置libtorch

https://blog.csdn.net/XDH19910113/article/details/110072837

报错:

对‘cv::imread(std::string const&, int)’未定义的引用

 

在ubuntu上配置深度学习CPU开发环境_第10张图片

解决办法

https://blog.csdn.net/XDH19910113/article/details/110470565

 

安装vim:

https://blog.csdn.net/fanbaodan/article/details/88809884

 

参考链接:

深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解):

https://mp.weixin.qq.com/s/gElN6BCPYyy2H6Tt78nJ-g

ubuntu18.04安装OpenCV3.4.12步骤及安装中遇到的一些问题:

https://blog.csdn.net/dada19980122/article/details/109723798

Pycharm professional版安装:

https://www.jianshu.com/p/cb1d661b3f17

也可以直接使用clion对应的账号密码

pycharm远程连接linux服务器环境:

https://www.cnblogs.com/pp8080/p/12069966.html

 

 

你可能感兴趣的:(ubuntu,深度学习,pytorch)