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python深度学习环境的简单介绍

ptiyny
ptiyny V管理员 /3 阅读
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本篇文章给大家谈谈python深度学习环境，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

Windows电脑从头开始搭建pytorch深度学习环境(仅供自学,使用miniconda...

1、显卡驱动与CUDA安装新购置的电脑通常会自动安装显卡驱动，可通过命令提示符（Win+R后输入）运行nvidia-***i检查。我的显卡驱动版本是5219，支持CUDA 10以下，因此选择合适的CUDA版本进行安装，例如0。安装后，通过nvcc -V命令验证是否成功。

2、Python环境的清零准备 首先，确保清理旧的Python环境，移除系统路径中与Python相关的环境变量，如Python目录和Python/bin，除非必要保留。这一步是为了避免潜在的冲突和混乱。miniconda的优雅安装 从miniconda***下载最新64位Windows版本，确保与你的系统兼容。

python深度学习环境的简单介绍
（图片来源网络，侵删）

3、Pytorch&Paddle是深度学习环境框架，它们简化了模型构建、训练、推理的过程。使用框架可以减少编写代码的工作量，将重点放在业务逻辑上。cudnn是调用英伟达GPU设备的工具包，它位于显卡驱动之上，用于并行运算和加速计算。nvidia显卡驱动是必须安装的，它是显卡正常工作的基础。

深度学习环境搭建指南(pycharm专业版本+远程服务器)

搭建深度学习环境，主要包含Nvidia-docker，cuda，cudnn，anaconda，python以及pycharm专业版与远程服务器连接的步骤。以下为详细操作指南。首先，配置深度学习环境服务器（cuda+cudnn+anaconda+python）在GPU服务器上。参考Nvidia-docker教程进行配置。

在使用PyCharm进行远程开发与调试时，需注意保持本地与远程代码的一致性，特别是在调试服务器的配置与使用过程中。同时，了解如何配置与管理网络连接，解决校园网或特定网络环境下可能遇到的限制与问题，确保开发与调试的顺利进行。

python深度学习环境的简单介绍
（图片来源网络，侵删）

打开Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹，在此处打开cmd，（点击路径后空白处输入cmd回车进入）输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。

本文将以知名大语言模型项目FastChat为例，展示如何在本地电脑上调用服务器硬件***进行深度学习代码的远程调试与运行。准备工作 在开始之前，确保具备以下条件：GPU服务器的IP地址、用户名及密码。FastChat项目已通过Git克隆到服务器的指定位置，例如：/data0/csw/FastChat。安装了专业版PyCharm。

Windows配置深度学习环境(虚拟环境中安装cuda+cudnn+pytorch+必要Module...

在更新驱动后，创建一个新的虚拟环境以隔离环境。在Anaconda Prompt中输入命令创建环境，如Pytorch_39，并指定Python版本为9，因为PyTorch v10需要Python 9。

python深度学习环境的简单介绍
（图片来源网络，侵删）

首先需要访问pytorch***查询所需pytorch版本对应的cuda版本号。在***上，点击查看旧版本的pytorch。根据需求选择pytorch版本，找到对应cuda版本。cuda及cudnn安装 右键桌面，选择nvidia[_a***_]，或安装nvidia驱动（若无此选项）。查看nvidia驱动支持的cuda版本。

安装Pytorch，首先创建一个虚拟环境以方便管理不同版本的程序。在Anaconda控制台中，使用常用命令创建虚拟环境。接下来，访问Start Locally | PyTorch下载页面，下载安装Pytorch，并确保在指定的虚拟环境下安装与CUDA版本相匹配的版本。在Anaconda控制台输入特定命令来验证Pytorch安装是否成功。

**安装CuDNN**：通过NVIDIA***获取cuDNN安装包，按照解压后提供的指引，将相应文件夹内容复制到CUDA指定文件夹中。 **设置环境变量**：在系统变量中添加CUDA相关路径，确保Python环境能够识别Cuda和CuDnn。 **安装PyTorch**：通过命令行运行特定安装指令，完成PyTorch的安装。

在Windows下利用Linux子系统（Windows Subsystem for Linux，WSL）即可实现无缝集成Linux环境，无需单独安装Linux系统或使用虚拟机，从而在Windows系统上轻松配置深度学习实验环境，包括Conda、CUDA、CUDNN、Pytorch、Tensorflow和PaddlePaddle等。

Ubuntu深度学习环境配置：安装Anaconda，确保与Python版本兼容。添加清华源加速下载，创建虚拟环境并安装PyTorch。对于GPU版本的配置，需要安装CUDA和cuDNN。教程详细说明了驱动和库的安装步骤。总结：本文提供了一站式的深度学习环境配置指南，适用于Windows、Mac和Ubuntu用户。

使用docker配置pytorch深度学习环境

要配置PyTorch深度学习环境，首先需要安装Docker。Docker是一个轻量级的虚拟化平台，它能帮助我们快速搭建和管理Python环境。安装完成后，可以开始拉取相关镜像，如PyTorch的官方镜像，作为基础环境。接着，创建一个新的Docker容器，这个容器将会是你的开发环境。

为了部署深度学习项目环境，首先，您需要安装Docker。官方提供了自动安装脚本，您只需执行即可。接着，您需要对Docker进行加速。对于国内用户，可以使用阿里云、科大镜像等加速器，通过在/etc/docker/daemon.json中添加配置来实现。完成配置后，重启服务即可。接下来，登录Docker Hub，注册账号并进行本地登录。

使用 Docker 配置深度学习环境，特别是 RTX 3090 环境，能极大简化流程并降低配置错误的风险。文章首先提到，尽管 Docker 和 Conda 都是用于管理软件环境的工具，但 Docker 更适用于自动化环境配置，特别是针对容器化应用。安装 Docker 的过程，遵循了官方教程的指引，以确保稳定性。

对于基于Anaconda的配置方法，首先需下载Anaconda，通过conda命令进行操作。创建Python虚拟环境的命令为：conda create --name your_env_name python=9，激活虚拟环境使用conda activate your_env_name。

首先，搭建Docker环境。选择一个合适镜像，如基于Python的官方镜像，然后创建并进入Docker容器。接下来，安装Jupyter。由于容器内的环境已经默认支持Python和相关库，这里只需确保Jupyter能够正常运行。配置Jupyter以适应Docker环境。设置一个密码确保安全性，并在局域网内任何设备上通过Web访问Jupyter。

为了实现深度强化学习，需要一个包含 pytorch-cuda 包的基础镜像。通过命令行搜索或网页搜索，找到适合的镜像并下载到本地。下载过程可能需要一定时间，但完成后使用 `docker images` 命令可验证镜像已成功下载。根据镜像创建容器 镜像是只读配置文件，而容器是基于镜像运行的实例。

通过anaconda创建python深度学习环境

1、通过Anaconda创建Python深度学习环境的步骤包括下载安装、创建虚拟环境、安装第三方库，以及管理包的安装路径。以下是详细的操作指南：首先，从Anaconda***下载并安装适合的版本，建议选择空间充足的磁盘进行安装。在Windows系统下，启动Anaconda N***igator，如果出现黑框，等待其关闭后继续操作。

2、对于基于Anaconda的配置方法，首先需下载Anaconda，通过conda命令进行操作。创建Python虚拟环境的命令为：conda create --name your_env_name python=9，激活虚拟环境使用conda activate your_env_name。

3、输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。

4、在深度学习领域，Anaconda是一个广泛使用的跨平台虚拟环境管理软件，它能够帮助开发者有效管理Python项目依赖包，避免不同项目之间依赖包冲突。Anaconda还具备安装Python依赖包的能力，与pip的作用类似。

5、基于Anaconda的深度学习环境配置：首先，下载并安装Anaconda：Download Now | Anaconda 接着，利用conda命令进行一系列操作：创建Python虚拟环境：使用命令`conda create --name your_env_name python=9`来创建环境。激活虚拟环境：通过`conda activate your_env_name`来激活新环境。

6、可以使用Anaconda的预打包Python环境torch.zip来简化安装过程，只需将解压后的内容放入指定文件夹，然后在cmd中执行“conda info -e”即可查看当前环境。预打包的PyTorch环境可以通过微信公众号或链接获取。以上内容详细介绍了Anaconda和PyTorch的安装、使用及配置方法，帮助用户快速构建深度学习环境。

保姆级教程:深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)_百度...

Windows系统深度学习环境配置：首先，确保你的系统是Win10 64位。推荐使用Anaconda作为管理工具，搭配PyTorch（GPU版）和GTX1060。

一路按ENTER确认，然后根据提示输入yes，最后会询问你是否要初始化conda，输入yes确认（注意这里不小心按到回车默认是no）。重开终端窗口，就可以看到conda环境。如果重开后无conda环境（可能是前面选了no），卸载conda（直接运行anaconda安装目录下的Uninstall-Anacondaexe即可）重装即可。

python命令默认调用的是 Python x 开发环境，如果你习惯使用 Python x，感觉每次输入python3命令有点麻烦，那么你可以修改配置，让python命令转而调用 Python x 开发环境。

速度和稳定性将取决于购买的云服务等级。如在局域网下访问，则无需公网操作，只需确保设备在同一个局域网内，通过内网IP进行连接，速度更快且操作更为简便。特别推荐以下知乎文章作为参考：@稚晖 -【保姆级教程】个人深度学习工作站配置指南；@乐柯 -iPad pro远程登录windows主机。

下载选择 官方下载可能速度较慢，推荐使用镜像下载，官方地址与镜像地址如下：！--此处插入***和镜像下载链接-- 安装步骤 安装过程十分直观，只需跟随安装向导一路点击“下一步”即可，可选择所有用户，自定义安装路径，但建议不勾选添加环境变量。

Diagrams.net 亮点：此免费在线图表工具支持拖放式操作，通过无代码界面轻松绘制深度学习模型。功能涵盖流程图、生成网络及实体关系图，并与流行平台无缝集成，如GitHub、OneDrive及Google Drive等。

关于python深度学习环境和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。