NILM非侵入式负荷监测环境搭建

配置NILMTK深度学习环境

配置conda环境

下载miniconda
切换到下载目录下，安装miniconda

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

后面一路enter + yes即可
进入miniconda安装路径下,创建一个新的环境专门用来做NILM，因为nilmtk包和其他包可能不兼容

conda create --name nilmtk python=3.7

进入miniconda3/bin目录下，激活环境

source activate
conda activate nilmtk

安装nilmtk包和nilm_metadata包

将路径切换到负荷监测工程目录下，下载nilmtk包和nilm_metadata包

git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.git

git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/

更改setup安装镜像源，便于之后快速安装包：setup镜像源更改
将路径切换到nilmtk路径下，安装nilmtk

python setup.py develop

将路径切换到nilm_metadata路径下，安装nilm_metadata

python setup.py develop

配置深度学习环境

首先要确保CUDA驱动版本要大于10.0

nvcc --version

安装gpu版本tensorflow keras

conda install tensorflow-gpu keras

查看gpu版本tensorflow是否可用：安装tensorflow并测试GPU是否可用
之后再缺什么包装什么包就好了