Раньше я изучал Python и машинное обучение, используя метод разделения Python и pip.Теперь я хочу переключиться с TensorFlow на платформу глубокого обучения Pytorch.Однако из-за путаницы в исходном управлении pip я обнаружил, что инфраструктура Pytorch не удалась для передачи, поэтому я решил сделать всю систему управления более упорядоченной, поэтому я начал обращаться к Anaconda и получил следующую статью. Первое, что нужно напомнить, это то, что многие люди говорят, что если вы хотите установить Anaconda, вам нужно сначала удалить исходный Python, чтобы избежать конфликтов. Но после того, как я настроил Anaconda, я обнаружил, что исходный Python не влияет на версию или пакет Python в моей среде Anaconda. Кроме того, сосуществование старой версии Python и новой версии Anaconda будет очень избыточным, и может возникнуть проблема со средой программирования, которую вы представили однажды? В общем, не обязательно после установки Anaconda очищать оригинальный отдельный Python, но рекомендуется оставить Anaconda, и это нормально! (ручной разрыв строки) Я только что вылез из конфигурационной ямы Python3.7+pip на Anaconda+conda, и написал в блог, чтобы записать некоторые подробности.Теперь я начну.
1 Зачем устанавливать Анаконду?
Следующие пункты это то, что я придумал и написал, они разбросаны, каждый может глянуть и понять смысл ?
- Anaconda — это дистрибутив Python, который на самом деле является интегрированным менеджером среды Python, который содержит Python и множество часто используемых библиотек, таких как numpy, pandas и т. д. Кроме того! Также включен менеджер пакетов под названием conda.
- Anaconda служит нескольким целям. После установки Anaconda это означает, что вы установили компилятор Python и многие распространенные пакеты (за исключением сторонних фреймворков и т.п.).
- Anaconda может работать под своим графическим интерфейсом, который называется Anaconda Navigator. Такой вид визуального управления пакетами намного удобнее, чем установка Python в одиночку и упаковка пакета в терминале! Кроме того, сложнее управлять путем установки для установки терминала pip (поэтому я раньше позволял диску C переносить слишком много ㄒo ㄒ), а Anaconda - это интегрированный менеджер, и расположение каждого пакета и каждой виртуальной среды понятно, существую зря~
- Мое самое большое чувство после использования Anaconda: можно создать несколькоВиртуальная среда!Если вы хотите использовать и TensorFlow, и Pytoch, и не хотите, чтобы разные библиотеки конфликтовали, тогда виртуальная среда Anaconda — лучший выбор! Я ставлю разные фреймворки и разные библиотеки в разные виртуальные среды, которые не зависят друг от друга, и мне нужно каждый раз переключаться только на ту среду, которую мне нужно программировать! Красиво, красиво~
2 Скачайте и установите Анаконду
Некоторые люди здесь говорят, что не рекомендуется качать на официальном сайте, это относительно медленно. Но чувствую, что загрузка идет очень быстро, подробно это описывать не буду, прикрепляю ссылку на официальный сайт:Anaconda InstallersВерсия, которую я установил, выглядит следующим образом:Что касается процесса установки, то большинство шагов более повседневны, но! Есть два очень важных шага! Поместите изображение прямо.
На картинке ниже я лично чувствую, что нет никаких проблем, потому что я выбрал Just Me, и его можно использовать в обычном режиме.
Обратите внимание на картинку ниже! ! ! Первый не выбран, второй выбран! ! ! Не спрашивайте почему, просто подытожил подводные камни других...
3 Настройте переменные системной среды Anaconda
Если вы написали код, вы должны быть знакомы с переменными среды, такими как язык C, язык Go, язык Java..., настройте переменные среды в дополнительных настройках системы.путь к системной переменнойВ основном добавьте следующие элементы:
E:\Anaconda（Python需要）
E:\Anaconda\Scripts（conda自带脚本）
E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin（使用C with python的时候） E:\Anaconda\Library\usr\bin
E:\Anaconda\Library\bin（jupyter notebook动态库）
Уведомление! Добавление собственного пути Anaconda вместо E в приведенном выше примере:
Для этого разумно сказать, что ваша Anaconda была настроена.Повторно откройте cmd, чтобы проверить, прошла ли настройка успешно, см. рисунок ниже.
4 Создайте свою собственную виртуальную среду в Anaconda
Найдите в системе программу управления Anaconda Navigator, которая является интерфейсом. Очень ясно правильно! Позвольте мне кратко представить функции: интерфейс, показанный на рисунке, представляет собой панель функций в базе среды по умолчанию (root), где Prompt — это терминал командной строки для управления средой, Jupyter Notebook, Spyder, PyCharm и т. д. — все это программное обеспечение. для написания программ (Выберите в соответствии со своей ситуацией).Далее идет изюминка — виртуальная среда Environment. Глядя на рисунок ниже, в базе среды по умолчанию справа уже есть много пакетов и библиотек, которые можно импортировать напрямую. Однако среда по умолчанию не является фреймворком, таким как TensorFlow, Pytorch и т. д. На этот раз целью перехода на Anaconda является более удобное использование Pytorch, поэтому следующее руководство основано на платформе Pytorch в созданной виртуальной среде.
Сначала нажмите «Создать» слева, чтобы создать новую виртуальную среду, а затем назовите и выберите версию Python (я выбрал версию Python 3.8).
После создания виртуальной среды вы обнаружите, что сейчас в интерфейсе есть дополнительная опция среды.Если вы выберете Pytorch_envs, то любое программное обеспечение и инструменты, открытые в этом интерфейсе, основаны на версии Python и различных пакетах в этой среде. библиотека.
5 Использование conda для установки пакетов и фреймворков в виртуальной среде
Если он есть в GUI-интерфейсе, очевидно, что его можно установить с помощью поиска, как показано на рисунке.Или используйте самый общий метод - установите с помощью команды. Предложите два способа открытия. Первый способ — щелкнуть ▲ в правой части среды и открыть терминал.
Второй способ — нажать «Подсказка» в указанной среде.
Если вы обнаружите, что это не указанная виртуальная среда после входа в терминал, используйте команду активации для активации среды.
Во-первых, чтобы было ясно, установка чего-то вроде Pytorch или matplotlib с использованием зеркального источника по умолчанию будет очень медленной или даже не будет установлена. Чтобы предотвратить эту проблему,Очень нужно сначала поменять зеркальный источник. Наиболее распространенными зеркальными источниками являются: источник Цинхуа, источник Доубань, Китайский университет науки и технологий...
Я не очень знаком с Doubanyuan, Tsinghuayuan ╥﹏╥ трудно описать.Раньше он был отключен, но сейчас может быть, что обслуживание не поспевает, поэтому при установке чего-либо, после ожидания в течение 30 минут, будет ошибка HTTPError выскакивает, а это значит, что с этого зеркального источника его получить нельзя.
В это время необходимо решительно изменить зеркальный источник - зеркальный источник Университета науки и технологий Китая. Все, что нужно, это две строки команд:
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
Но если вы все еще сохраняете зеркальный источник Цинхуа, пожалуйста, удалите его полностью, иначе, когда вы что-то загружаете, он, вероятно, снова будет перенаправлен на зеркальный источник Цинхуа. Команда для удаления зеркального источника также очень проста:
conda config --add channels <URL>
Как просмотреть этот URL? Следующая однострочная команда:
conda config --show channels
Все источники зеркал, кроме ustc, можно удалить! (На картинке выше результат, который я сохранил после его удаления, для простоты всего одна строка зеркального источника)
Прикрепленная справочная ссылка:
- conda install pytorch загрузка слишком медленная, чтобы решить
- Модификация внутреннего зеркала Conda (последняя версия)
Наконец-то пришло время официально установить вещи~ Команда очень проста, очень похожа на pip:
conda install <包/库名>
Если установлен фреймворк Pytorch, то вам необходимо перейти на официальный сайт, чтобы посмотреть, как выглядит команда установки, прикрепите ссылку:Pytorch InstallationКартинка ниже мой выбор, можно убрать -c при вводе команды
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 pytorch
Используйте список conda для просмотра всех пакетов, библиотек и фреймворков в виртуальной среде.
Все эти операции (создание виртуальных сред, переключение сред, установка репозиториев)И то, и другое можно сделать в Prompt, используя только командную строку., смотрите ссылку для подробных команд:
- Среда управления Conda Pip и установочный пакет, замена источника
- Подробное руководство по установке и использованию Anaconda
Вот несколько простых примеров:
- Создайте виртуальную среду: conda create -n env_name python=3.8
- Удалить виртуальную среду: conda remove -n env_name --all
- Активируйте виртуальную среду: активируйте env_name
(2021.5.30 дополнен ниже)
С помощью Anaconda я начал писать глубокое обучение, запускать ансамблевое обучение и обнаруживать цели yolov5 в своей виртуальной среде в эти дни.По крайней мере, с Anaconda среда, в которой я запускаю программу, больше не путается~ Нет, кажется быть ситуация, когда библиотека, кажется, отсутствует. Упомяните что-то, что недавно использовалось для сравнения?
Если у нас нет особой необходимости открывать большой софт Anaconda Navigator, постарайтесь не открывать из него командную строку или IDE, потому что для его открытия требуется немного времени, а я закончил набирать команду и установил ее во время загрузки, или Pycharm уже давно открыт. Что делать тогда? Самый простой способ — поместить ярлык Anaconda Prompt на рабочий стол и щелкнуть его напрямую.Сказав это, давайте подумаем об этом внимательно, на самом деле это то же самое, что и cmd! Давайте с пользой использовать cmd/powershell (оказывается, давайте использовать cmd, powershell как будто не отображает результат выполнения активации), а также очень вкусно использовать команду cd или команду активации для активации виртуальной окружающая обстановка!
Общие команды следующие:
activate <虚拟环境名>
conda list
conda install <包名> conda install matplotlib
Подводя итог в одном предложении, ядро выполнения по-прежнему находится в терминале.Чтобы быть быстрым, вы должны хорошо использовать терминал.Написав больше программ, вы обнаружите, что более удобно использовать команду терминала для компиляции и выполнения программа, чем использовать программу RUN IDE, а также конфигурация среды программного обеспечения IDE опущена, и даже компилятор можно использовать только как текстовый редактор (это отступление, похоже, что писать слишком много кода)
6 Программирование с помощью IDE
6.1 PyCharm
Конфигурация PyCharm относительно проста, откройте PyCharm и выберите среду компиляции в Configuration в указанную виртуальную среду (фактически соответствующую папку) Anaconda.Код тестовой среды (протестированы встроенные numpy и matplotlib и Pytorch, установленные сами по себе)
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 24 20:11:56 2021
@author: Zeng Wenxuan
"""
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = torch.rand((2, 3))
print(a)
print("Hello Anaconda!")
x = np.linspace(-0.5, 0.5, 50)
y = x ** 3
plt.plot(x, y, 'r')
plt.scatter(x, y)
plt.show()
6.2 Spyder
Если вы не установили Spyder, я рекомендую установить его под интерфейсом Anaconda. И выберите указанную вами виртуальную среду! В противном случае базовая среда по умолчанию. На следующем рисунке показано программное обеспечение Spyder, среда которого по умолчанию — Pytorch_envs.
Вы можете сохранить py-файл в любом каталоге, поэтому вам вообще не нужно беспокоиться о пути к файлу ~
Отступление, это первый раз, когда я использую Spyder для написания кода. Я не ожидал, что этот интерфейс мне очень понравится. Сходство с Matlab относительно велико. Блок кода, терминал, изображение и список переменных разделены, что очень понятно~
6.3 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — это инструмент для веб-программирования, который я использую для изучения Python и машинного обучения. Сценарии использования в основном связаны с изучением и практикой программирования. Он может отображать текущие результаты каждого модуля. Он очень подходит для вводной отладки, но не подходит для написания больших проектов.
Первый способ открыть его — щелкнуть Jupyter в указанной среде Anaconda.
Но я столкнулся с проблемой.Корневой каталог Jupyter, который запускается, это User на диске C. Я не придумал, как войти в каталог диска D...╥﹏╥...Кто знает как чтобы дать я оставляю сообщение~ Заранее спасибо!
(Дополнительно в полдень 2021.5.26: некоторые друзья сказали мне, что это путь Jupyter по умолчанию, просто измените конфигурацию по умолчанию: перейдите по этой ссылкеПуть хранения файла блокнота Jupyter по умолчанию и метод изменения)
Другим распространенным методом является вход в Jupyter Notebook из командной строки, который я также использовал для запуска под cmd в Windows. Метод прост:
cd <abs_address>+jupyter notebook
7 ссылок
Я почерпнул много знаний из многих блогов, но у каждого из них есть свои недостатки, например, некоторые статьи очень подробно описывают процесс установки, некоторые статьи очень подробно описывают процесс установки пакетов, а некоторые статьи посвящены С одной стороны описаны определенные ямы. Цель написания этого краткого изложения — полностью разобраться во всем процессе установки, процесса настройки и процесса оптимизации, а также записать все проблемы, с которыми я столкнулся для себя и всех, чтобы сослаться на них в будущем исследовании. Ниже я разместил несколько ссылок на наиболее полезные для меня статьи:
↑ В этой статье очень лаконично и понятно описан процесс установки и настройки окружения.
↑ В этой статье отсутствует описание конфигурации среды, но есть вторая половина понимания виртуальной среды Anaconda и различных инструментов.
↑ Это было мое первое знакомство с программированием в Spyder.
↑ Эта статья научила меня, как удалить -c для установки Pytorch.Модификация внутреннего зеркала Conda (последняя версия)↑ Эта статья дала мне знать, что мне нужно удалить все ненужные мне зеркальные источники.
Подробное руководство по установке и использованию Anaconda↑ В этих двух статьях подробно описаны команды управления средой и пакетами.