机器学习基础环境部署 | 机器学习系列(1)

简介: 机器学习基础环境部署 | 机器学习系列

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

image.png


点击Download Anaconda installers


image.png


根据自己的操作系统,下载对应的安装包。


image.png


安装anaconda



image.png

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。


image.png


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。


image.png


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。



image.png


升级一下,并且切换一下我们刚刚激活的pytorch环境。


image.png


打开Spyder



image.png

image.png




可以选中部分代码,按F9,只执行选中的代码块,很适合调试。

image.png

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