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
|
1月前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
257 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
将Keras训练好的.hdf5模型转换为TensorFlow的.pb模型,然后再转换为TensorRT支持的.uff格式,并提供了转换代码和测试步骤。
84 3
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Docker
Python环境
Python环境
20 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
36 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
28 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
43 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
18天前
|
弹性计算 Linux iOS开发
Python 虚拟环境全解:轻松管理项目依赖
本文详细介绍了 Python 虚拟环境的概念、创建和使用方法,包括 `virtualenv` 和 `venv` 的使用,以及最佳实践和注意事项。通过虚拟环境,你可以轻松管理不同项目的依赖关系,避免版本冲突,提升开发效率。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
71 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
1月前
|
IDE 网络安全 开发工具
IDE之pycharm:专业版本连接远程服务器代码,并配置远程python环境解释器(亲测OK)。
本文介绍了如何在PyCharm专业版中连接远程服务器并配置远程Python环境解释器,以便在服务器上运行代码。
312 0
IDE之pycharm:专业版本连接远程服务器代码,并配置远程python环境解释器(亲测OK)。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
379 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)

热门文章

最新文章