深度学习小白入门教程-基础环境篇

深度学习小白入门教程-基础环境篇

    • Anaconda
      • 安装包下载方式一:官网(科学上网比较慢,不推荐)
      • 安装包下载方式二:清华镜像(推荐)
      • 具体安装步骤(跟着箭头来就行)
      • 环境变量配置
    • PyCharm
      • 安装链接
    • conda
      • conda基础语句(够科研小白用)
    • 入门前拓展包准备
      • 基础包
      • PyTorch

Anaconda

什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学,Anaconda致力于简化软件包管理系统和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。说白了,{% mark Anaconda就是一个装Python的容器,我们可以在其中创建很多个Python环境以应对不同的需求 color:orange %}

安装包下载方式一:官网(科学上网比较慢,不推荐)

官网下载

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安装包下载方式二:清华镜像(推荐)

清华镜像

选自己想安装的版本,目前多数用Anaconda3,建议选最高版本下面一两版,我自己的大概是19年的版本,4.9左右。

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具体安装步骤(跟着箭头来就行)

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DfyFkcbE-1668651574813)(http://cdn.wen-luminous.xyz/202211101228918.png)]

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这里我们不加环境变量,等会自己配置~

然后后面就正常结束就行了,不需要勾其他的了~

环境变量配置

我的电脑—>设置—>高级系统设置—>环境变量

在系统变量的Path中加入以下五个变量(记着刚刚的安装位置哈~)

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下面开始验证~

cmd 输入 conda --version
conda info

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python

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然后检验这个(他的环境客户端)有没有装好,win界面下的

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如果都OK,那恭喜你~

PyCharm

什么是PyCharm?PyCharm是一个用于计算机编程的集成开发环境,主要用于Python语言开发,由捷克公司JetBrains开发,提供代码分析、图形化调试器,集成测试器、集成版本控制系统,并支持使用Django进行网页开发。 PyCharm是一个跨平台开发环境,拥有Microsoft Windows、macOS和Linux版本。说白了就是Python的编辑器~

这个安装就不多赘述了,看菜鸟教程即可(下载社区版,免费的),还有一点我们不需要再安装Python了,因为刚刚下载Anaconda已经将基础Python到位了。

安装链接

PyCharm-菜鸟

conda

运用conda的目的:集成多种python环境,兼容linux,方便后续的GPU训练

conda基础语句(够科研小白用)

# 下面展示的xiaobai是代指用户创建的虚拟环境名字

# 查看conda版本
conda --version

# 查看当前conda基础信息
conda info

# 查看conda已经安装的python环境,第二种更常用
conda info --env 
conda info -e

# 查看当前conda已安装的拓展包,第二条就是本地环境下拥有的拓展包
conda list
pip list

# 创建虚拟环境(下面这句话是,创建一个叫xiaobai的虚拟环境,其中python版本是3.8)
conda create -n=xiaobai python=3.8

# 删除虚拟环境
conda remove -n=xiaobai --all

# 启动虚拟环境
conda activate xiaobai

# 退出虚拟环境
conda deactivate

# 在当前虚拟环境中安装拓展包(用conda是在当前虚拟环境中安装,用pip是在整体环境上安装,pip > conda,整体包括虚拟环境)
conda install xxx
pip install xxx

# 在指定虚拟环境安装
conda install -n xiaobai xxx

# 更新拓展包
conda update xxx

# 删除拓展包
conda uninstall xxx
pip uninstall xxx

# 添加镜像源,在国内科学上网~
# conda下载大型文件耗时,如果没有科学上网
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

入门前拓展包准备

基础包

conda install numpy
conda install pandas
conda install matplotlib
conda install sklearn
# 看见y/n 输入y,回车
# 如果遇到报错,可能是你的科学上网环境不行,也可能是指令错误,可以把conda install换为pip install试试
# 如果太慢了,那就在后面加上镜像源去下载比如 pip install TensorFlow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 如果还不OK,那就Google搜安装xxx包找到正确的指令

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PyTorch

首先查看本地的一个配置,假如要安装GPU版本的PyTorch,但我们这里用CPU入门~

cmd 输入 nvidia-smi(这种情况是需要电脑上有单独的英伟达的显卡、或者英伟达的显卡和集显这两种情况都是可以的。)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kEQ7lcOY-1668651574817)(http://cdn.wen-luminous.xyz/202211101445283.png)]

我们这边先用CPU试试水,GPU可以找指导老师要个号去玩玩。

进入PyTorch官网,找本机下载语句

PyTorch官网

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复制过来,然后在命令行下载就行

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可能有点慢,如果是科学上网不允许,这时候可以用这条试试水(俺也不保证成不成功,反正我上面用官网的语句是成功了)

pip install PyTorch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装完毕之后,最重要的一点来了~

检查是否成功!!!!

进入python环境

import torch
torch.__version__
torch.cuda_is_available()

如果出现我这种结果,那么恭喜~

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Bg8Q6WNF-1668651574819)(http://cdn.wen-luminous.xyz/202211101445989.png)]

如果你安装的是GPU版本的,那么torch.cuda_is_available()应该出现True,否则就是失败~

!!!

进入python环境

import torch
torch.__version__
torch.cuda_is_available()

如果出现我这种结果,那么恭喜~

如果你安装的是GPU版本的,那么torch.cuda_is_available()应该出现True,否则就是失败~

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