史上最全深度学习环境配置教程---适用于各种深度学习框架---Pytorh TensorFlow Keras-等和各种python环境(一)

简介: 史上最全深度学习环境配置教程---适用于各种深度学习框架---Pytorh TensorFlow Keras-等和各种python环境(一)

首先我们先说一下软件下载问题:

我们要配置环境,一定要下载软件,我个人是非常主张所有软件都采用谷歌浏览器下载的,事实也证明这样做会带来很多好处,基本上程序猿都是使用谷歌浏览器的,我不建议使用其他浏览器采用我的方法,而且谷歌浏览器的盗版很多,我这里给出正确的下载链接。


Google Chrome 网络浏览器


image.png


直接下载安装即可,默认路径就行,反正也不大,千万别坚持用什么360等等,谷歌浏览器的好处自己慢慢体会。


然后我们就要下载我们需要的深度学习环境软件了,我们的环境是基于anaconda和pycharm的,这也是现在大多数搞深度学习的程序员喜欢的,当然也可以单纯用anaconda或者pycharm进行开发,但是弊端你自己慢慢体会,我这里只说我认为对的方法,anaconda+pycharm。


简单解释一下两个软件的功能,anaconda提供基本上你能想要的所有库,通过anaconda下载所有库,然后pycharm是IDE,就是所谓的写程序的编译环境,我们通过anaconda下载所有库,然后导入pycharm进行使用和程序开发。这就组成了我们所谓的深度学习环境,或者你配置的是其他环境也行,反正都一样。


说到这里,我们已经对我们需要配置的软件有了一点了解,下面我们给出anaconda和pycharm的下载链接,之前帮师弟师妹们配置环境,发现他们都从网上乱找这些软件,甚至从微信公众号上搞百度云的下载链接,总之会出现各种问题,其实我们之间去官网下载就行,反正anaconda是免费的不用破解,pycharm社区版的也不用破解(社区版的完全可以满足需求,至少我用了三年了一直没啥问题)。


anaconda下载链接:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform


image.png

点Download直接下载即可,我默认大家都是windows系统,其他的系统的请另选他处。


pycharm的下载链接:PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains


image.png

点击DOWNLOAD ,则进入到下一个界面,如下,

image.png


左边的Professional是专业版的,我们下载的是右边的Community社区版的即可。点右边黑色的Download即可,这就是正在下载了。


image.png

好了,等我们软件下载成功我们就要进入深度学习这个天坑了,做好被恶心的准备,如果你网速不好下载失败了,多点几次就行了,或者换个网速好的地方,这也没办法,多尝试吧。


image.png

软件下载好了,我们首先安装anaconda,看了网上那么多啰嗦的anaconda安装教程会导致我刚开始学的时候看的头大,我决定来个简单点的教程,干净利落的解决所有问题,其他详细的问题,遇到了再慢慢解决就行。


anaconda的安装:

双击运行


                  image.png


点击next,


                  image.png


点击I Agree


                image.png


点击Next


              image.png


这里是安装路径,可以修改,别让路径中有中文即可,我这里是瞎弄的,因为我电脑上有环境了,所以走个形式给大家演示一下。


然后点Next即可


image.png


这里按照我弄的来就行,如果你想深究参数的意义,可以自行百度研究。这里点Install


image.png

这是正在安装的过程,等就行了,有时候可能会有点慢。


image.png

最后界面上不论你的选项是否跟我的一样,你都不要选,不要选,这两个对号不要打。


好了,到这里你的anaconda就安装完毕了。 点击的电脑的开始


                      ,image.png


会出现这一大堆,默认win10啊,其他的也差不多,这说明安装好了。

相关文章
|
16小时前
|
设计模式 开发框架 数据库
Python Web开发主要常用的框架
【5月更文挑战第12天】Python Web开发框架包括Django、Flask、Tornado和Pyramid。Django适用于复杂应用,提供ORM、模板引擎等全套功能;Flask轻量级,易于扩展,适合小型至中型项目;Tornado擅长处理高并发,支持异步和WebSockets;Pyramid灵活强大,可适配多种数据库和模板引擎,适用于各种规模项目。选择框架需依据项目需求和技术栈。
19 2
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
使用Python实现循环神经网络(RNN)的博客教程
使用Python实现循环神经网络(RNN)的博客教程
29 1
|
16小时前
|
存储 数据挖掘 数据处理
使用Python将数据表中的浮点数据转换为整数:详细教程与案例分析
使用Python将数据表中的浮点数据转换为整数:详细教程与案例分析
7 2
|
16小时前
|
Web App开发 设计模式 测试技术
python自动化测试实战 —— 自动化测试框架的实例
python自动化测试实战 —— 自动化测试框架的实例
9 0
|
16小时前
|
监控 数据可视化 IDE
python自动化测试实战 —— 单元测试框架
python自动化测试实战 —— 单元测试框架
9 2
|
16小时前
|
Java 测试技术 数据库连接
【如何学习Python自动化测试】—— Python 的 unittest 框架
【如何学习Python自动化测试】—— Python 的 unittest 框架
4 0
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
Pytorch 与 Tensorflow:深度学习的主要区别(1)
Pytorch 与 Tensorflow:深度学习的主要区别(1)
15 2
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 PyTorch
使用Python实现长短时记忆网络(LSTM)的博客教程
使用Python实现长短时记忆网络(LSTM)的博客教程
5 0
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第11天】本文引导读者入门TensorFlow深度学习,介绍TensorFlow——Google的开源机器学习框架,用于处理各种机器学习问题。内容包括TensorFlow安装(使用pip)、核心概念(张量、计算图和会话)以及构建和训练简单线性回归模型的示例。通过这个例子,读者可掌握TensorFlow的基本操作,包括定义模型、损失函数、优化器以及运行会话。
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
Python深度学习基于Tensorflow(7)视觉处理基础
Python深度学习基于Tensorflow(7)视觉处理基础
20 2
Python深度学习基于Tensorflow(7)视觉处理基础

热门文章

最新文章