深度學習python的配置（Windows）

Windows下深度學習python的配置

 

　　一、安裝包的下載

　　　　（1）anaconda

　　　　（2）pycharm

　　二、安裝教程

　　　　（1）anaconda

　　　　　　　　a、降版本

　　　　　　　　b、換源

　　　　（2）pycharm

　　　　　　　　a、修改hosts

　　　　　　　　b、下載激活文件

　　　　　　　　c、修改配置

　　　　　　　　d、編譯環境配置

　　三、深度學習的第三方庫的安裝

　　四、安裝多個版本python

　　五、我的小習慣

　　六、推薦

 

 

　一、安裝包的下載

首先，明白深度學習須要什麼？python編程語言。pycharm編譯環境。keras or keras-gpu？cuda & cudnn ？第三方庫？等等一些列的問題，挨個踩坑，如今整理一下

網上有不少安裝教程，可是質量參差不齊，並且較爲散亂。針對深度學習，將其整理，我已經按照這個步驟裝個有個5-6遍了吧！

（1）anaconda　　

https://www.anaconda.com/

有不一樣版本windows，mac，linux等等。還有圖像界面安裝和命令行安裝，各求所需。

（2）pycharm

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

固然是下載專業版的，不少功能比社區版的好用。不過須要激活，不過激活這事情對於如今的網絡的世界簡直不能太容易！！！

 

二、安裝教程

（1）anaconda

直接去官網下載，可是存在一個問題，就是不少包跟不上版本的更新，好比keras-gpu只能支持3.6，可是anaconda裝的是最新版的python3.7（當前時間20190123）聽說不久就能支持3.7了。那都是後話！

那麼問題來了？怎麼辦？

別慌。。。降版本，降版本的命令也很簡單。安裝完anaconda以後打開anaconda prompt輸入conda install python=3.6

首先會自動解決環境問題，可能時間會有點長。等就行了。不過解決完環境問題以後，仍是會出現一點點問題。就是在安裝python3.6的時候會安裝一系列的包，在安裝的過程當中很慢，並且超過1M的會安裝失敗。

那麼問題又來了？怎麼辦？兩種解決方案

一、就是持之以恆，在網絡情況良好的狀況下，等小的安裝完成以後，再次conda install python=3.6直至全部的包都安裝完成。不然就是版本沒降下來。

二、換源。一樣在conda install python=3.6以前先換源。一樣的在anaconda中輸入下面一種源。而後開始降吧。

最近出現一個狀況，好像是清華的源不太好用，具體緣由不清楚。注意：在安裝完成以後記得刪源，以避免之後在pycharm或者conda install安裝其餘包出現問題。

1 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
3 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
4  
5 # 設置搜索時顯示通道地址
6 conda config --set show_channel_urls yes

清華源

1 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
2 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
3 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
4 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
5 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
6 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
7  
8 conda config --set show_channel_urls yes

中科大源

安裝完成以後最好再把這些源刪掉。防止後面裝第三方庫出現問題。那麼如何刪源呢？換回conda的默認源。查看了conda config的文檔後，發現直接刪除channels便可。

1 conda config --remove-key channels

刪源

若是關於換源沒看明白？仍是看原文吧　　http://www.javashuo.com/article/p-pymfsjtr-nn.html

安裝完成以後呢，python3.6就算完成了。第一步大功告成！

 

（2）pycharm

其實pycharm的安裝沒有太大問題主要是安裝以後激活碼的問題。

安裝完成以後。

一、修改一個文件。C:\Windows\System32\drivers\etc就是這個文件夾下的hosts文件

打開以後，在最後一行加上一句話：　　#0.0.0.0 account.jetbrains.com

 

二、修改兩個文件，首先找到本身的pycharm的安裝路徑。D:\PyCharm 2018.3.5\bin這是個人。

 

 三、下載一個文件，並將其放在步驟2中bin的文件夾下。

JetbrainsCrack-release-enc.jar下載地址：連接：https://pan.baidu.com/s/1Uy4eCAtYg7nOW_tmYfCsNQ 　　提取碼：5pvs

四、修改兩個文件，步驟2中bin文件夾中的兩個文件pycharm.exe.vmoptions和pycharm64.exe.vmoptions

打開以後在這兩個文件以後添加一句話：-javaagent:D:\PyCharm 2018.3.5\bin\JetbrainsCrack-release-enc.jar　　注意標黃的部分是本身的安裝路徑

 

 五、關閉這些亂七八糟的東西。啓動pycharm。進入激活頁面輸入下面激活碼就能夠永久激活了。

 1 ThisCrackLicenseId-{
 2 「licenseId」:」11011″,
 3 「licenseeName」:」WeChat」,
 4 「assigneeName」:」IT–Pig」,
 5 「assigneeEmail」:」1113449881@qq.com」,
 6 「licenseRestriction」:」」,
 7 「checkConcurrentUse」:false,
 8 「products」:[
 9 {「code」:」II」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
10 {「code」:」DM」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
11 {「code」:」AC」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
12 {「code」:」RS0″,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
13 {「code」:」WS」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
14 {「code」:」DPN」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
15 {「code」:」RC」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
16 {「code」:」PS」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
17 {「code」:」DC」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
18 {「code」:」RM」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
19 {「code」:」CL」,」paidUpTo」:」2099-12-31″},
20 {「code」:」PC」,」paidUpTo」:」2099-12-31″}
21 ],
22 「hash」:」2911276/0″,
23 「gracePeriodDays」:7,
24 「autoProlongated」:false}

激活碼

 

六、開始歡樂的使用吧。開始配置python環境。不要使用建立的虛擬環境。除非作不少大型項目，當我沒說。

打開pycharm的設置，選擇本身的interpreter。

在existing environment中找到本身anaconda安裝路徑下的python。

到這裏就算配置完成了。

 

三、深度學習的第三方庫的安裝

 安裝keras-gpu會自動，會自動裝tensorflow和tensorflow-gpu會自動安裝。而且會將cuda和cudnn也會安裝上。就是說基本上只要安裝了這個。深度學習的GPU配置就算差很少完事了。

剩下的都不是問題。。

（1）第一種安裝方式——經過pycharm安裝，keras-gpu

（2）第二種安裝方式——conda install keras-gpu

 

 四、我的小習慣

（1）修改主題背景。

固然也能夠選擇本身喜歡的字體和大小。

（2）設置縮放快捷鍵

放大

縮小

五、安裝多版本python

 

有時候由於須要不得不安裝多個版本python，安裝多個python版本最大的問題就是安裝包的管理。因此踩坑記錄`

推薦使用anaconda建立虛擬環境。關於conda的命令介紹

1. conda list：查看安裝了哪些包。
2. conda install package_name(包名)：安裝包
3. conda env list 或 conda info -e：查看當前存在哪些虛擬環境
4. conda update conda：檢查更新當前conda
5. conda -h可查看更多幫助

conda 的包管理功能是對 pip 的一種補充，若是須要安裝一些第三方庫，可使用conda install

 

一、使用conda prompt，安裝python3.6，須要安裝別的版本，自行修改。

conda create --name py36 python=3.6 

--name後面的名字能夠本身隨意修改，建立完成以後後在anaconda3\envs裏出現這個虛擬環境，進去以後一樣會有一個python.exe，scripts和libs\site-packages，

這個和anaconda3下也有這兩個目錄，這就是不一樣版本。若是須要安裝包，第一種方式，就是在pycharm裏選擇interpreter-exist environment中找到anaconda3\envs\python.exe,

而後就能夠正常點加號進行安裝了。

第二種方式就是用命令行進行安裝，這個時候須要進入到相應python版本的相應的scripts文件下，由於在這個文件下有pip，若是直接pip，就會由於系統環境變量的緣由，

形成包的混亂，最終致使的結果就是卸載全部，從新安裝。因此必定要慎重。

若是使用conda install安裝的包，虛擬環境是沒法使用的。由於它是針對anaconda3文件下的python.exe安裝的包

二、安裝完成以後，會詢問是否激活虛擬環境，此時

activate py36

三、若是又不須要虛擬環境怎麼辦？

# 刪除虛擬環境
使用命令conda remove -n your_env_name(虛擬環境名稱) --all， 便可刪除。
# 刪除虛擬環境中的包
使用命令conda remove --name $your_env_name  $package_name（包名） 便可。

 

 

 六、推薦

 （1）Notepad++一款很好用的軟件　　https://notepad-plus.en.softonic.com/

（2）snipaste一款很好用的截圖軟件　　http://soft.onlinedown.net/soft/583826.htm

（3）everything一款很好用的搜索軟件　　https://everything.en.softonic.com/

我是尾巴~

這件事已經拖拉很長時間了，終於把它弄完了。20190423貌似今天是世界讀書日。

給本身定個小目標今年看完三本書！！！

這世界上的一切並非以「有用」是否來很衡量的。