这篇教程Python 机器学习第一章环境配置图解流程写得很实用,希望能帮到您。 前言本文主要是分享一下机器学习初期,基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。 Anaconda安装anaconda官方链接:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 点击Get Started 
点击Download Anaconda installers 
根据自己的操作系统,下载对应的安装包。 
安装anaconda 
一路点下去,安装完成。 使用conda配置python3.6环境目前python3比较稳定的版本为3.6,通过anaconda构建一个python3的虚拟环境。 首先我们看一下base环境的python版本。点开windows的搜索栏,输入anaconda,打开Anaconda Prompt。 
输入命令 conda create -n pytorch python=3.6 构建一个叫pytorch的虚拟环境。并且激活环境,输入一下命令。 
Spyder配置与使用Pycharm整体来看还是python最好的IDE,Spyder是Anaconda提供的IDE,是我认为在编辑一些简单程序、或者调试程序比较好用的IDE。这里推荐一下。 打开Anaconda Navigator。 
升级一下,并且切换一下我们刚刚激活的pytorch环境。 
打开Spyder 

可以选中部分代码,按F9,只执行选中的代码块,很适合调试。 
安装PyTorch登入PyTorch官网:PyTorch 选择操作系统,cuda模式,复制安装命令。 
Anaconda Prompt激活pytorch环境,执行命令。慢慢等安装吧。 
如果你发现安装很慢的话,建议给anaconda添加国内源。而且我不建议是清华源,因为太卡了。这里推荐一下北外的源。具体操作如下: 打开用户目录下的.condarc文件,更新成为如下内容。 channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
命令行中执行命令清理缓存。 安装完成之后,查看pytorch版本。 
总结基本环境已经搭好了,找个模型玩玩吧。 如果本文对你有帮助的话,点个赞吧。 
到此这篇关于Python 机器学习第一章环境配置图解流程的文章就介绍到这了,更多相关Python 机器学习内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net! python机器学习创建基于规则聊天机器人过程示例详解 Python 图像处理之PIL库详解用法 |