conda、python与人工智能学习过程中的一些基础性问题

一个不知名大学生，江湖人称菜狗
original author: Jacky Li
Email : [email protected]

Time of completion：2023.6.30
Last edited: 2023.6.30

目录

pip install XXX与conda install XXX的区别

conda install xxx

pip install xxx

为什么要建立虚拟环境

python 更换国内镜像源

CPU与GPU训练的区别

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pip install XXX与conda install XXX的区别

conda install xxx

• 这种方式安装的库都会放在anaconda3/pkgs目录下，这样的好处就是，当在某个环境下已经下载好了某个库，再在另一个环境中还需要这个库时，就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。

pip install xxx

• 分两种情况，一种情况就是当前conda环境的python是conda安装的，和系统的不一样，那么xxx会被安装到anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹中，如果当前conda环境用的是系统的python，那么xxx会通常会被安装到~/.local/lib/python3.x/site-packages文件夹中

为什么要建立虚拟环境

在实际项目开发中，我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库，如Scrapy、Beautiful Soup等，但是可能每个项目使用的框架库并不一样，或使用框架的版本不一样，这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库。直接怼我们的Python环境操作会让我们的开发环境和项目造成很多不必要的麻烦，管理也相当混乱。如一下场景：

场景1：项目A需要某个框架1.0版本，项目B需要这个库的2.0版本。如果没有安装虚拟环境，那么当你使用这两个项目时，你就需要 来回 的卸载安装了，这样很容易就给你的项目带来莫名的错误；

场景2：公司之前的项目需要python2.7环境下运行，而你接手的项目需要在python3环境中运行，想想就应该知道，如果不使用虚拟环境，这这两个项目可能无法同时使用，使用python3则公司之前的项目可能无法运行，反正则新项目运行有麻烦。而如果虚拟环境可以分别为这两个项目配置不同的运行环境，这样两个项目就可以同时运行。

python 更换国内镜像源

永久更改

在命令提示符中运行：

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

一次性使用

pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple/

这里是可供更换的镜像源

豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
中科大：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

CPU与GPU训练的区别

（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。

（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。

使用神经网络训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。