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

如有图片显示失败，请回小主主页查看~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condaconda基础语句（够科研小白用）入门前拓展包准备基础包PyTorch

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Link：https://wen-luminous.xyz/

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

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，我自己的大概是的版本，4.9左右。

具体安装步骤（跟着箭头来就行）

[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/11101228918.png)]

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~）

下面开始验证~

cmd 输入 conda --version

conda info

python

然后检验这个（他的环境客户端）有没有装好，win界面下的

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 listpip 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 xxxpip 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 xxxpip 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./anaconda/pkgs/free/

入门前拓展包准备

基础包

conda install numpyconda install pandasconda install matplotlibconda 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./simple# 如果还不OK，那就Google搜安装xxx包找到正确的指令

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/11101445283.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

复制过来，然后在命令行下载就行

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./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 torchtorch.__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/11101445989.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 torchtorch.__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~