Pycharm:目前一款主流的 Python 集成开发环境,它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
最近项目中有许多同学咨询如何在pycharm中使用anaconda的虚拟环境(envs),这里就给大家简单介绍一下。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具,自带了数据科学相关的依赖包,支持多平台Win/linux/OS X。
1、先说说我自己在安装anaconda之前的环境配置:我的电脑本地上安装了python3.7.4和pycharm,平常学习都能正常使用pycharm。后来因为要做深度学习,不得不安装anaconda。 2、我就想着直接在原来的基础上安装anaconda算了,到时候在pycharm中新增一个Conda Environment算了。如下图所示的想法(我真是异想天开!)
实习生问:我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码,为啥不用PyCharm呢? … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析,挖掘,直接下载Anaconda安装后,就可以启动jupyter notebook,写代码也感觉比较方便,尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候,PyCharm优势就非常明显了
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:
由于 Python 有 2 和 3 两个版本,因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版,即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。
系统:Windows 10 Python:3.6.0 这个系列是Python基础入门 今天的内容是:python的科学计算开发环境-Anaconda以及IDE,Pycharm 写在前面的话 留心的读者可能会发现,本文中使用的Python版本号发生了变化 从2到3,关于Python 2 VS Python 3,除非有特别包的需求,个人建议使用Python 3 上篇中介绍的是Jupyter编辑器,内容同样适用于Python 3,只是计算核发生了改变 Part 1:Anaconda 在进行科学计算时,涉及到大量
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1, 许多新学员不知道开始学Python需要安装什么,需要准备什么,特地写下这篇文档给一脸懵逼的新同学们作为指导文档。
十分具体详细,细致到了每一步安装过程的截图,看了此篇,你完全不用看其他教程,直接安装好,并开始写出自己的第一个 Python 代码。
在上次,如果不出意外,手把手教你进行Anaconda的安装,我们已经在windon10上成功的安装上了Anaconda。
有时候在查看官方文档时,常常看到很多的分支,所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。
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。
安装完成之后,从Windows开始菜单,点击 Anaconda Navigator 菜单项。
选择File->setting->Python Interpreter->点右边的设置标志Add->
PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
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。
使用pycharm进行python脚本开发,特别是进行科学计算时,需要引入大量的第三方脚本,此时如果每次都需要去逐一下载,无疑浪费了许多时间。这时可以使用Anaconda来快速的搭建一个开发环境
大家知道,深度学习需要使用Python来做开发,所以,想要进入深度学习的战场,我们就必须要先要有python的开发环境作为武器,否则只能干看,而无从下手。
相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性,可能的表现包括:对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等,有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。
最近由于工作需要要使用TensorFlow,所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩,但是由于一些原因还是放弃了这个想法,就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程,分享一下。
本教程介绍了如何在Windows上下载和安装Anaconda。如何测试您的安装;如何解决常见的安装问题;以及安装Anaconda后的操作。
今天开始学习Python数据分析了,说到Python数据分析,大家都会推荐使用anaconda,但作为一个初学者,总是很多疑虑,但在实践中解决了一部分,先和大家分享分享。
Anaconda 是Python的一个发行版,里面内置了很多工具,不用单独安装,因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。简而言之,anaconda安装之后可以不必安装python,也无需再去额外安装所需要的各种包。
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引,想要写一个网站可以使用 Django ,想要做数学运算就想到了 Numpy ,想做数据分析可以用 Pandas 等等
第三方库很多都是个人或者团队,非 Python 官方开发的库,所以难免五花八门,杂乱不堪。
PyCharm使用anaconda新建环境是只包含一些基础包,后续如果想要如Scrapy.requests等库的话则需要自己在解释器页面添加了(ctrl+alt+s进入解释器设置页面)
在正式开始学习python基础知识前,我们还需要搭建能够运行python程序的环境。目前,能够运行python程序的方式有很多,大体上可以理解为三个部分的组合:
最近在学人工智能与大数据管理,环境是python+tensorflow。但配置有些麻烦,记录一下。其实主要分为两个部分,配置tnsorflow和在pycharm中使用tensorflow。
pycharm的安装很简单,在官网上下载之后按照步骤一步一步来安装,没什么难度。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
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。
学习本阶段教程,需要掌握python基础知识,找到老刘的零基础python教程,可在优酷搜索“刘金玉编程”找到老刘的频道官方主页。
Pycharm 更新了对 Jupyter 的功能支持,结合 IntelliJ 的自动补全代码,自动格式化代码,执行调试,版本控制,以及大量的插件支持。
我们在用python进行开发时,往往不同的项目会使用不同的环境,那么如何让不同的环境并存呢?答案是使用虚拟环境。
如果你要决定用conda管理Python版本及包那么你有两个选择,安装Anaconda或者Miniconda,下面简单说明区别:
Anaconda最大的优势我认为在于可以做环境管理,可以通过创建不同的环境,安装不同的包。
(目前我用的是Anaconda环境,够用,等遇到问题没办法了再装python,然后再写这部分内容。看到这的朋友要谨慎些,别被我误导了)
想要安装什么库,就直接cmd打开pip install 库 ,这种方法可以的,不过速度会有点慢不过,有时候失败就难受。
Pycharm terminal激活虚拟环境,首先需要保证系统完成了conda的安装,并在Powershell中完成虚拟环境的创建(操作创建的虚拟环境名称为deep_pool,这个虚拟环境在接下来的操作中会被提及到)。如果不会创建虚拟环境,可以参考下面这个流程:
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java,JDK是运行环境,而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境,而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下,我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过,当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同环境之间切换时,这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器,可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。
经历了装软件的头疼阶段后,终于搞明白Anaconda,python,Pycharm之间的关系及各种python包的安装了
PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,其提供了一个带编码补全,代码片段,支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器,可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。用户可使用其编码语法,错误高亮,智能检测以及一键式代码快速补全建议,使得编码更优化。所以我一般推荐使用Pycharm进行python代码编辑。
工欲善其事必先利其器,一个好的工具能让起到事半功倍的效果,Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法,下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利,推荐给追求美好事物的你。
在anaconda中已经有了一个比较全的环境,希望在Pycharm中使用,但百度后发现网上的一些方法已经在新版Pycharm中不一样的,在此记录下:
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。
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