机器学习环境配置

一、Anaconda

1、安装Anaconda

Anaconda的安装：https://www.anaconda.com/

Anaconda-国内镜像站

在terminal上看到(base)说明安装已完成

2、conda换源

添加中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

查看源

cat ~/.condarc

3、conda基本命令

创建虚拟环境

conda create -n py38 python=3.8

激活当前环境

conda activate py38

查看当前虚拟环境中已安装内容

conda list

查看当前已有的虚拟环境

conda env list

二、pip

pip更换国内镜像

检查是否已存在pip.conf文件，若无需手动创建

cd ~/.pip/pip.conf
# cd: no such file or directory: ~/.pip/pip.conf

# 若出现以上信息则说明无配置文件，需手动创建
mkdir ~/.pip
touch ~/.pip/pip.conf

编辑pip.conf文件内容

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、PyTorch

1、安装PyTorch

conda create -n py3.8 python=3.8
conda activate py3.8
conda install pytorch torchvision -c pytorch

2、验证pytorch安装成功

>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.13.1'

3、使用GPU

此处和之前的cuda调用方式略有不同，需要在tensor里加入参数 device='mps'

等价与之前的device='cuda'

x = torch.ones((1024 * 12, 1024 * 12), dtype=torch.float32,device='mps')

但要注意的是mps目前还并不是tensor的方法，也就是说不能像以下代码一样使用gpu

x = torch.ones((1024 * 12, 1024 * 12), dtype=torch.float32).cuda()

四、jupyter

代码的自动提示和补全功能

1、下载jupyter提示功能的包

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
pip install --user jupyter_nbextensions_configurator
jupyter nbextensions_configurator enable --user

2、打开jupyter

conda activate py38

jupyter notebook

3、点击Edit菜单，然后选择 “nbextenstions config”

五、常用软件包

1、open-cv

pip install opencv-python==4.5.3.56

2、matplotlib

pip install matplotlib