如何在自己电脑上配置开发深度学习项目(windows)

news/2024/11/17 6:54:49/

目录

一、配置环境

1.安装conda

2.安装jupyter-notebook

3.创建conda虚拟环境

4.安装nb工具,并链接到之前安装的Jupyter Notebook。

 5.安装TensorFlow

6.安装pytorch

二、创建项目


一、配置环境

1.安装conda

conda是一个类似pip的包管理软件,这里我用的mini-conda

要安装 Mini-Conda,请访问:https://docs.conda.io/en/latest

正常安装即可不是必须让他配置环境变量,如果你需要的话可以手动添加

安装好后在控制台查看版本

> conda —V

在PATH中添加以下三个路径即可 

2.安装jupyter-notebook

> conda install -y jupyter

控制台输入代码验证是否安装好(正常会帮你打开一个网页)

> jupyter notebook

3.创建conda虚拟环境

以下指令都在conda控制台执行(可以从开始菜单进入),或者如果配置了环境变量就不需要非得conda控制台了 

这里因为我目前需要,用python3.7创建的,没要求的话小括号可以不写

conda create --name 虚拟环境名字 (python=版本) 
如:conda create --name venv (python=3.7) 

查看所有虚拟环境:

> conda env list

激活该虚拟环境或切换到某虚拟环境:

> conda activate 名字

有可能需要初始化一下,根据控制台的反馈来就行。

退出当前虚拟环境:

> conda deactivate

查看这个虚拟环境下安装的包:

> conda list

4.安装nb工具,并链接到之前安装的Jupyter Notebook。

> conda install nb_conda

要将该环境注册到 Jupyter Notebook,可运行以下命令:

> python -m ipykernel install --user --name venv --display-name “Python 3.7 (venv)”

Powershell 中执行 nvidia-smi 命令进行验证CUDA工具包

 5.安装TensorFlow

先根据上面的指令进入创建的虚拟环境

> conda activate venv

如果需要GPU,使用以下指令

> conda install -c anaconda tensorflow-gpu 

仅CPU:

> conda install -c anaconda tensorflow

安装好后用python试一下有没有成功

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.3.0'

如果输出版本号就ok了

6.安装pytorch

如果你想安装支持 CUDA 的 PyTorch,使用以下命令:

> conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

这个11.6是我电脑的cuda的版本,具体可以去pytorch网站查看:Start Locally | PyTorch

至于仅使用 CPU 的 PyTorch,只需从以上命令中移除 cudatookit 即可:

> conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 

该命令会通过 Conda 的 PyTorch 通道安装兼容 CUDA 的 PyTorch。

使用python验证是否成功

>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.12.1'

以上内容参考文章:用Windows电脑训练深度学习模型?超详细配置教程来了 - 知乎

二、创建项目

我是使用pycharm开发

解释器选择之前创建的虚拟环境中的python

 左边选择Conda环境

进入conda安装目录下的envs --> 选择之前创建的虚拟环境对应的文件夹 --> 选择python.exe

进去之后终端改成Anaconda

 

 这个路径是

 这个路径直接复制过去

 pycharm也可查看安装的包

conda卸载包(以pytorch为例)

conda uninstall pytorch     卸载


http://www.ppmy.cn/news/590837.html

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