深度学习环境搭建

news2024/11/20 3:20:13

深度学习环境搭建

    • 0.引言
    • 1.Jupyter Notebook
      • 1.1.ANACONDA安装
      • 1.2.基于conda安装Jupyter Notebook
      • 1.3.Jupyter Notebook使用
    • 2.Pycharm
      • 2.1.安装Pycharm
      • 2.2.Pycharm设置

0.引言

一步步采坑更新。

1.Jupyter Notebook

  • 官方文档

  • 安装参考

通过安装Anaconda来解决Jupyter Notebook的安装问题,因为Anaconda已经自动安装了Jupter Notebook及其他工具,还有python中超过180个科学包及其依赖项。

1.1.ANACONDA安装

  • Anaconda官网
  • 历史版本

一般py3都可以用Anaconda3或者Anaconda2,py2推荐使用Anaconda3。此次下载版本:Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh,。

  • 安装命令:·bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

  • 测试安装成功与否:

    • python 请添加图片描述

    • conda --version:conda 22.9.0

    • which python: /home/q/anaconda3/bin/python

最后更新一下工具包: conda upgrade --all

添加环境变量:

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/home/q/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc
  • 安装参考。

  • 查看anaconda安装的包: conda list

1.2.基于conda安装Jupyter Notebook

  • 命令:conda install jupyter notebook
  • 启动:jupyter notebook
  • 创建Jupyter Notebook相关项目文件夹地址:/home/q/develop/JupyterNotebook
  • 另起terminal生成配置文件:jupyter notebook --generate-config:Writing default config to: /home/q/.jupyter/jupyter_notebook_config.py. 使用gedit打开该py文件,修改默认目录位置:
    请添加图片描述
  • 再次启动:jupyter notebook 此时路径就是新的文件夹路径。请添加图片描述

1.3.Jupyter Notebook使用

    1. Files页面
      Jupyter Notebook
  • 编辑页:
    在这里插入图片描述

2.Pycharm

2.1.安装Pycharm

  • PyCharm下载

  • 下载后切换到bin目录:/home/q/software/pycharm-community-2022.3/bin,执行命令:sh ./pycharm.sh

建立桌面快捷方式:

  1. 打开路径建立文件:
    cd /usr/share/applications
    sudo gedit pycharm.desktop
    
  2. 文件中写入:
    # 输入如下内容
    [Desktop Entry]
    Type=Application
    Name=Pycharm
    GenericName=Pycharm3
    Comment=Pycharm3:The Python IDE
    Exec=sh /home/q/software/pycharm-community-2022.3/bin/pycharm.sh # 点击图标时执行的命令
    Icon=/home/q/software/pycharm-community-2022.3/bin/pycharm.png   # 快捷方式图片
    Terminal=pycharm
    Categories=Pycharm;
    

3.更改权限:sudo chmod +x /usr/share/applications/pycharm.desktop

2.2.Pycharm设置

将Python解释器设置为Anaconda环境。打开IDE:settings -> project:*** -> Python Interpreter,add Python Interpreter -> conda environment -> existing environment,选择创建好的conda 虚拟环境。

请添加图片描述

请添加图片描述

  • 参考链接,其中 pytorch-GPU 由于自己笔记本没有显卡,暂时未安装。后面学习到了继续更新。

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