Windows搭建机器学习环境

一、环境介绍

Anaconda：Anaconda offers the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. Start working with thousands of open-source packages and libraries today.

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等，Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 PyTorch提供了两个高级功能：

• 具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy)

• 包含自动求导系统的深度神经网络

二、下载地址

1、anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution

如果下载不了，可以使用清华镜像源：https://repo.anaconda.com/archive/?C=M&O=D

2、pytorch

官网地址：https://pytorch.org/

注：这里根据自己需要的环境安装，Cuda版本确认方式如下，我这里cuda版本较低，故选择使用CPU

控制面板->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件

linux查看显卡配置命令：lspci | grep -i vga

三、安装步骤

1、安装anaconda

1）Windows下载后直接双击安装默认配置即可。

安装完成后启动直接进入环境

2）Linux可以通过wget下载后执行

bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

注：提前安装bzip2（yum install -y bzip2 ）

出现如下提示安装成功：

Linux进入环境命令

conda activate # 进入conda环境 出现(base)则说明安装成功
conda deactivate # 退出conda环境

2、conda常见命令

1）创建新的虚拟环境（e.g. 环境名为pytorch，python版本为3.9）

conda create -n pytorch python==3.9

2）查看当前所有的虚拟环境

conda env list

3）删除虚拟环境

conda remove -n pytorch --all

4）切换虚拟环境

activate pytorch

3、安装pytorch

根据需要下载pytorch指定的版本，这里下载cpu版本

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

四、运行案例

https://github.com/roatienza/deep-text-recognition-benchmark

1）安装必需python库

pip install -r requirements.txt

2）执行模型

python infer.py --image demo_image/demo_2.jpg --model vitstr_small_patch16_quant.pt

执行结果：

demo_image/demo_2.jpg   :  SHAKESHACK