conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]为方便日常的深度学习模型开发与测试,在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境,便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5,显卡为GTX1060,内存为8G,基本上可满足日常的AI研究与学习。下面将介绍基础环境的搭建配置过程:1、安装Ubuntu18.04(1)安装操作系统从Ubuntu官网上下载最新的Ubuntu18.04LTS版本的IOS文件,然后使用ImageWrit…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

为方便日常的深度学习模型开发与测试,在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境,便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5,显卡为GTX1060,内存为8G,基本上可满足日常的AI研究与学习。下面将介绍基础环境的搭建配置过程:

1、安装Ubuntu 18.04

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

(1)安装操作系统

从Ubuntu官网上下载最新的Ubuntu 18.04 LTS版本的IOS文件,然后使用Image Writer等工具,将IOS文件写入到U盘里面。

重启电脑,在BIOS里面设置第一启动顺序为U盘,保存启动,进入到Ubuntu操作系统的安装界面,按照操作指引一步一步进行安装,安装过程比较简单,在此就不再赘述。

注意:由于本人笔记本上的内存并不大(只有8G),为了满足后续的模型训练需要,在安装操作系统时,将交换区设置得大一些,例如8G或16G,以防模型训练时读取大量样本导致内存溢出。当然,能加内存条那就更好,土豪请随意。

(2)安装显卡驱动

安装Ubuntu后默认安装的是开源版本的显卡驱动,为了后续能够在使用tensorflow-gpu时能更好地发挥GPU的性能,推荐安装NVIDIA官方版本的驱动。

在Ubuntu里面,打开“软件和更新”,点击里面的“附加驱动”标签页,选择使用NVIDIA driver,然后点击“应用更改”进行官方驱动的安装,安装后重启电脑即可。

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

重启电脑后,只要在电脑的设备信息里面看到“图形”是显示了GTX 1060,则说明NVIDIA官方显卡驱动安装成功了。

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

【注意】在安装NVIDIA的官方驱动时,最初是在官网上下载Cuda、Cudnn安装文件手动进行安装,安装成功了,但却无法加载驱动。后来通过在Ubuntu的“软件和更新”安装官方驱动,才顺利解决,而且安装也方便。

2、安装Anaconda

由于后续在使用tensorflow建模时主要使用Python语言,因此,在这里选用了当前非常流行的Python发行版本:Anaconda。Anaconda集成了大量的科学计算包,能根据需要自动下载安装软件包和相应的依赖包(p.s.这也是比pip先进之处,pip无法管理依赖包的问题)。另外,使用Anaconda还能创建虚拟环境,这样就能很方便地在同个电脑上使用Python 2.x、Python 3.x,tensorflow-cpu、tensorflow-gpu,相互之间不受影响,非常方便。

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

(1)下载

从Anaconda官网(https://www.continuum.io/downloads)上下载安装包,选择Linux系统,安装基于Python 3.6版本

(2)安装

对下载的文件授予可执行权限,然后进行安装

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

当询问是否把Anaconda的bin添加到用户的环境变量中,选择yes

(3)创建虚拟环境

使用conda create命令创建虚拟环境到指定路径,并指定Python版本,同时可以将需要一起安装的包也一起指定。下面创建一个名为tensorflow的虚拟环境,指定使用Python 3.6版本,并在虚拟环境中安装numpy、scipy、matplotlib、jupyter等软件包,命令如下:

conda create –n tensorflow python=3.6 numpy scipy matplotlib jupyter

其中-n指定虚拟环境的名称

默认安装的路径位于anaconda安装目录下的envs文件夹里面,也可以使用—prefix参数来重新指定虚拟环境路径

如果要创建第二个虚拟环境,只需使用不同的名称即可,如果创建一个名为tensorflow2,指定使用Python 2.7版本,则命令如下:

conda create –n tensorflow2 python=2.7

如果要查看有哪些虚拟环境,则执行以下命令:

conda info -envis

【注意】如果在创建conda虚拟环境时没有指定python的版本,则默认是使用anaconda安装目录下bin中的python版本。为了实现虚拟环境的隔离,必须指定python版本

(4)配置conda国内镜像源

为了提升conda的安装软件包时的下载速度,建议对conda配置国内的镜像源(清华大学conda镜像源),配置方式如下:

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config –set show_channel_urls yes

如果要切回默认源,则执行

conda config –remove-key channels

【注意】网上很多配置conda国内镜像源的教程都只写着只配置清华大学conda的free镜像(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/),但该源的很多软件包并不是最新版本,为了能更新最新版本,再指定一个清华大学conda的main镜像(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/),这样就能安装、更新最新版本的软件了。

(5)激活虚拟环境

创建好conda虚拟环境后,在使用之前必须先进行激活。下面激活刚创建的tensorflow虚拟环境,命令如下:

conda source activate tensorflow

如果要注销退出当前的虚拟环境,则执行命令:

conda source deactivate tensorflow

非常方便

3、安装tensorflow-gpu

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

为了提升AI模型的训练效率,安装使用tensorflow-gpu进行模型训练。

激活进入刚才创建的tensorflow的conda虚拟环境

conda source activate tensorflow

然后使用以下命令安装tensorflow-gpu

conda install tensorflow-gpu

conda将会检测tensorflow-gpu的最新版本以及相关的依赖包,包括调用NVIDIA显卡所需要的Cuda、Cudnn等依赖环境,都会自动按顺序进行安装,非常方便吧。

如果需要升级tensorflow-gpu的版本,则执行以下命令进行更新

conda upgrade tensorflow-gpu

注意:并不是所有软件包都能直接安装,有一些需要指定安装源,例如做AI中经常会用到的OpenCV便是无法直接安装的,需要指定安装源,命令如下:

conda install –channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

4、安装PyCharm

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

PyCharm是一个优秀的Python开发IDE环境,特别是还提供了社区版可以免费使用,业界良心啊!

(1)安装PyCharm

在Ubuntu里面安装PyCharm非常简单,在Ubuntu软件商城里面搜索“pycharm”,然后选择社区版“PyCharm CE”进行安装即可,非常方便。

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

(2)在PyCharm中使用conda虚拟环境

为了能够在PyCharm中使用我们自己创建的conda虚拟环境,需要进行下配置。在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面添加刚才创建的conda虚拟环境的目录下所在的Python 3.6程序,应用之后就可以使用我们自己使用的虚拟环境了,如下图所示:

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

至此,“AI实战”的基础环境搭建就已全部配置完成了。

后面将陆续推出更多AI实战内容,敬请留意。

推荐相关阅读

欢迎关注本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”(BigdataAILab),获取更多信息

conda pycharm 虚拟环境_【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)[通俗易懂]

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/175397.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • 图像处理——Canny算子

    图像处理——Canny算子首先感谢以下两位的渊博知识:(1)爱鱼     https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html(2)mitutao  https://www.cnblogs.com/love6tao/p/5152020.html图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加

  • if python用法_for循环语句

    if python用法_for循环语句今天,我们将学习Python中if语句的基本使用。if在Python中用作某个条件或值的判断,格式为:if条件: 执行语句1else: 执行语句2else是当条件不成立时运行的代码。我们先来看个例子,程序判断天气情况并输出是否要带伞:weather=input(“今日天气是:”)ifweather==”雨天” print(“今天出门需要带伞”)else: print(“今天出门不需要带伞”)运行代码,输入雨天会提示要带伞。if语句中用的两个“=”是什么呢

  • origin双y轴柱状图_双Y轴柱状图和折线图

    origin双y轴柱状图_双Y轴柱状图和折线图Origin双Y轴柱状图画法及两柱重合有间居问题解决1、所遇问题2、作图方法1、所遇问题做双Y轴柱状图时,一开始是将左Y轴数据和右Y轴数据放在了两个sheet中,一顿操作最后发现两个柱要么重合要么有间距,怎么调都不行,就像下图这样。。。2、作图方法正确作图方法:1、将X数据左Y数据以及右Y数据放在一个sheet中,主要这里边的两个空列,是正确画图的关键。2、选择ABCD四列画柱状图,注意这里C列为误差,画出来图你就明白D列作用是让柱子向左偏一格。3、点击空白区域,右键加入右Y轴,也

  • JSONObject转换为Map<String, String>对象「建议收藏」

    JSONObject转换为Map<String, String>对象「建议收藏」方法一JSONObjectobj=newJSONObject();{obj.put(“key1″,”value1”);obj.put(“key2″,”value2”);obj.put(“key3″,”value3”);}Map<String,String>params=JSONObject.parseObject(obj.toJSONString(),newTypeReference<Map<String,String>>.

  • 去掉dedecms底部调用cfg_powerby

    去掉dedecms底部调用cfg_powerby**使用dedecms做网站,首页底部调cfg_powerby的时候出现powerbydedecms的链接信息。****文件路径:include/dedesql.class.php第588到第592行代码删除即可,代码如下图:**

  • origin2018多因子组柱状图_对比柱状图怎么做

    origin2018多因子组柱状图_对比柱状图怎么做如图1,数据包含两个分组列(X轴),A列表示小分组,B列表示大分组,C/D/E三列表示三个因子列,作为Y轴。同样的方式,可以在E轴后侧依次添加数据增加四,五,六等多个因子。图1数据输入格式按照上图方式输入数据后,选中数据Origin多因子柱状图教程(二)origin图表坐标轴下的分组表格是怎么添加的?…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号