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(二)

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(二)

下面我们安装Pycharm


Pycharm的安装


image.png

同样我们双击pycharm的安装包,


                  image.png


        image.png


选择路径,自行修改,建议别装到C盘,

image.png

     

image.png


直接默认着下来就行,


image.png

image.png


这里直接选择第二个,稍后重启就行,不影响使用。


这里,pycharm也装好了,anaconda和pycharm都安装好了。我们进行到环境配置。


环境配置:

image.png

点击Anaconda Prompt


image.png


进入这个界面,我这里是H盘,你那边大概率是C盘开头,不过没关系,问题不大不影响,这个自行百度修改,很简单。


首先我们需要建立自己的虚拟环境,不要在这个界面直接pip安装东西,我们要建立自己的虚拟环境,这样我们才能做到配置完整合理,整整齐齐,互不冲突的环境。


首选我们在这个界面输入命令:


conda create -n xiaozhai python=3.10


相关文章
|
16天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
60 6
|
16天前
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
103 45
|
10天前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
45 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
4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。
25 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
|
4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。
21 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
|
4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。
25 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
|
12天前
|
机器学习/深度学习 监控 PyTorch
深度学习工程实践:PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。
32 7
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
60 3
|
8天前
|
安全 API 网络架构
Python中哪个框架最适合做API?
本文介绍了Python生态系统中几个流行的API框架,包括Flask、FastAPI、Django Rest Framework(DRF)、Falcon和Tornado。每个框架都有其独特的优势和适用场景。Flask轻量灵活,适合小型项目;FastAPI高性能且自动生成文档,适合需要高吞吐量的API;DRF功能强大,适合复杂应用;Falcon高性能低延迟,适合快速API开发;Tornado异步非阻塞,适合高并发场景。文章通过示例代码和优缺点分析,帮助开发者根据项目需求选择合适的框架。
26 0

热门文章

最新文章