配置机器学习环境

一、准备 

python环境和解释器，编译器(个人有pycharm也有vscode)，Anaconda，机器学习相关的包。

确定机器学习流程，了解机器学习所需的包和依赖关系以及对应的python版本，看网上说机器学习适应的版本不会太高（基本上推荐3.6或3.7），因为很多机器学习第三方的包都未对新版本的python进行适配，个人是直接装了anconda,里面附带了python3.6版本

二、配置环境

1.访问anaconda官网，寻找与自己电脑操作系统适配的版本，解压下载；

2.下载完anaconda后可以直接用里面的prompt进入anaconda下的环境，也可以用Win+R进入命令提示行，输入active进入引导至anaconda的虚拟环境里（active后面啥都不加就会进入anaconda的base环境里），然后输入命令创建个新环境

conda create -n learn python=3

根据提示选择y，输入active learn进入learn环境，再使用

conda env list

列出所有conda管理环境。

 

3.下载cuda和cudnn环境，先查看自己的cuda版本,输入，

nvidia-smi

可以查看自己电脑对应的cuda和nvidia版本

再根据所需要的版本去官网下载，这边附带一个博主的博客，里面有很多链接

(30条消息) NVIDIA CUDA各版本下载链接(包括最新11版本和以往10.2版本）[email protected]的博客-CSDN博客_cuda下载

可以输入

nvcc-V

验证安装是否成功。

 4.安装pytorch

网上有很多tensorflow，paddle等平台，我是选择了pytorch

先创建一个pytorch的虚拟环境，打开anaconda终端在prompt里输入下面的指令

conda create -n pytorch python=3.7(版本自选)

接下来激活pytorch虚拟环境

conda active pytorch

然后安装pytorch-——gpu版，这边采用镜像的清华源

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/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后去pytorch官网去找对应的指令

 conda-forge不要复制下来

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 

开始安装

 

在终端里安装，显示done则安装完成

三、检验环境

打开pycharm新建一个工程

在setting设置里面打开项目的解释器

再按图中右上角设置添加新的conda环境

然后新建一个工程python fine运行下面的代码检验
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())

至于机器学习相关的包，网上有许多许多的教程，请诸君搜寻其他教程，我也是刚入门机器学习的萌新

(30条消息) 使用conda关于虚拟环境常用命令_杨枝甘露ll的博客-CSDN博客_查看虚拟环境命令

附上conda常用的虚拟环境指令