pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具,pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外,安装的anaconda自带Python,因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境,为了编写程序的方便,我们还需要一款编辑器,这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码,可分为三步进行:
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
参考:https://www.cnblogs.com/xrblog/p/11839393.html
这两天同学在问我pytorch的安装,因为自己的已经安装好了,但是好像又有点遗忘,之前也是花了很大的功夫才弄明白,所以整理的比较详细。
从编程风格上来说,TensorFlow 有点像在写计划书:需要首先定义整个计算图(模型的结构和运算过程),然后再填充数据并执行。这样,虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化,但也可能使代码看起来有些冗长。
方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/,默认下载最新版本,19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,速度快很多,找到对应版本即可
python script.py python -c “print()” python -i 执行后进入交互式
和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候,不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着,如果有两个工程依赖同一个包,但是所需要的版本却不一样,比如项目A依赖v1.0.0,而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径,那么此时,就会发生版本冲突。
可以参考docker容器,功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机,每个环境都是独立的,因此只要不删除base环境,删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能,但是anaconda的好处是可以指定python版本,而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
是一个安装、管理python相关包的软件,还自带python、Jupyter Notebook、Spyder,有管理包的conda工具,非常有用。
如何选择cuda的版本号 根据我们电脑本身安装的显卡的驱动版本号来决定的
然后直接百度搜索 Pycharm和Anaconda(可能要翻墙)进入官网下载,其中Pycharm下载专业版。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
此时,可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base,就代表退出了虚拟环境
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
在之前的文章 Win10 通过 Anaconda 下载安装 PyTorch 中,用 Anaconda prompt 在 base 环境中安装了 PyTorch,并且能在 Jupyter notebook 中调用。但遇到了两个问题:
本文主要详细介绍了torch_pgu版本的安装,其中包括cuda和cudnn的环境配置图解流程,以及如何使用conda命令进行虚拟环境的创建、删除、使用等操作,列举conda的常用命令集,包括如何实现Windows之间的conda环境的迁移;除以之外,介绍了pycharm断点调试的详细流程和不同的调试方法。
Conda是目前为止,最流行的Python软件包与管理环境。Conda分为 miniconda 与 anaconda 两种。前者从名字上就能猜出是精简版,后者预装了很多常用的功能,但比较臃肿。实际工程中,一般都使用 miniconda,按需安装软件包,本文的下面篇幅也以 miniconda 为例进行说明。
上周结束了如何构造一个机器学习项目的系列文章,当然还有一篇简单的总结以及介绍一些入门的学习资料,不过还在整理,应该这周内会整理好的。
入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。
在Anaconda官网(https://www.anaconda.com/)下载最新版。
由于版本问题,我们有时需要创建不同的python环境。比如有些包只支持到python3.6,这时就需要创建一个py36的虚拟环境。推荐使用anaconda配置虚拟环境。(此外,你也可以使用venv创建虚拟环境,参加官网教程12. 虚拟环境和包 — Python 3.10.5 文档)
为了解决上面的问题,更好地管理Python库,让其扬长避短,就必须使用环境管理工具,例如本文介绍的Anaconda。
Python简单易用,功能强大,应用领域广泛,遍及人工智能、科学计算、机器学习、网络爬虫、大数据及云计算等。
Miniconda是Anaconda的压缩版,Miniconda只包含conda的核心内容,Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位,下在最新版本。 我安装的链接:https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码:1xqf
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
一句话说明ArcPy是什么:ArcPy是一个 Python 站点包,可提供以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。可以通过ArcPy调用ArcGIS Pro中几乎所有的工具,将其与其他Python工具结合使用,形成自己的工作流程。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛,特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子,使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库,为了完成其他任务,所需的第三方模块和库需要另行安装,这个过程往往较为繁琐。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
Conda类似于Linux的应用商店,一个方便的软件管理工具,适用于生物信息学软件,建议使用Miniconda
内容一览:TVM 共有三种安装方法:从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
1. 章节一:初探AI(《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》):(已完成)
要搞清楚什么是虚拟环境,首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时,思考如下问题:
不同操作系统,不同语言,不同包管理器安装PyTorch方法不一样。Anaconda是官网推荐的和主流的包管理器,若支持CUDA则能更好的用GPU进行加速,不过不是必选项。
记录时间:2021年1月31日 版本:Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统,中途会重启进入windows系统进行一些下载。
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具,可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用,也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
这里选用的是cpu版本,命令如下:conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 注意:为加快相关包的下载速度,推荐配置国内源,比如清华源等。 在miniconda中安装其他库,可用pip install 库名 -i https://pypi.doubanio.com/simple命令来进行操作。
https://www.xp.cn/phpstudy-linux/install.html
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
当你在网上搜索 Jenkins 持续集成 dockers/kubernetes 时,80% 答案是在Kubernetes集群中容器化 Jenkins,在我看来,对于业务服务数量有限的互联网公司,前期的话,不是特别建议把Jenkins直接安装到kubernetes集群当中,特别是在没有使用 Kubernetes 容器云平台之前已经有了自动化构建工具,有以下原因:
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
ava环境配置 | cmd命令 java正常,javac不是内部或外部命令 对Java一窍不通的初学者,正准备准备参照着网上的文档配置Java环境。费了九牛二虎之力是装好了,环境也配好了。cmd窗口验证java -version显示正常,输入javac -version提示"javac不是内部或外部命令,也不是可运行的程序"。全网搜索到的信息基本一致。但是最后都没什么卵用。重装卸载N次,依然不得想要的结果。
PyTorch介绍: PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。其运行环境已兼容Windows (CUDA,CPU)、MacOS (CPU)、Linux (CUDA,ROCm,CPU)。 PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口,它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
官方地址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
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