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  • 真小白入门:python的安装(一)

    万次阅读 多人点赞 2018-01-16 15:49:23
    windows下python的安装 —–因为我是个真小白,网上的大多入门教程并不适合我这种超级超级小白,有时候还会遇到各种各样的问题,因此记录一下我的安装过程,希望大家都能入门愉快,欢迎指教 —–本文针对超级...

    windows下python的安装

    -----因为我是个真小白,网上的大多入门教程并不适合我这种超级超级小白,有时候还会遇到各种各样的问题,因此记录一下我的安装过程,希望大家都能入门愉快,欢迎指教

    -----本文针对超级小白,内容可能会引起各路大神不适,请谨慎观看


    1. 打开官网/www.python.org,选择Downloads
    这里写图片描述
    2. 然后在这里选择要安装的版本3.X.X或者2.X.X
    这里写图片描述
    3. 2.X.X和3.X.X的下载(2和3需要下载的文件名字不太一样,需要注意一下下载什么)
    (1)2.X.X需要下载windows XXX MSI installer
    这里写图片描述
    (2)3.X.X需要下载windows XXX executable installer
    这里写图片描述

    4. 下载完成后打开,这里我下载的是3.6.4
    这里写图片描述
    (1)勾选Add Python 3.6 to PATH是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中(这样我们就少一步自己添加环境变量啦_
    (2)选择Install Now默认将pythone安装在C盘目录下(作为一个新时代好少女,我当然不会选择这个(╹▽╹))
    (3)选择Customize installation可自定义路径(我选这个)
    5. 选择Customize installation后,这一步默认全选,然后点击next(这里看到我是真的选了下载pip的,后来不知道为什么没有下载,导致我的入门遇到顶级灾难o(╥﹏╥)o)
    这里写图片描述

    6. 这一步要勾选上Install for all users,路径根据自己的需要选择(我安装在了F盘下的Python36文件夹下)
    这里写图片描述
    7. 点击Install,就开始安装啦,过程很快
    这里写图片描述

    8. 安装成功
    这里写图片描述

    9. 验证一下是否安装成功
    打开cmd,输入python,出现以下提示,大功告成
    这里写图片描述
    10. 手动添加环境变量
    如果你不小心忘记勾选添加环境变量,也可以手动添加
    (1)右击计算机-选择属性-打开下图页面
    这里写图片描述
    (2)单击高级系统设置-环境变量-打开下图页面
    这里写图片描述
    (3)为系统变量path追加F:\Python36
    追加的路径是你的python文件路径(敲黑板,记得要用;分割开)
    这里已经修改成正确的拉,大家指出来后我也特意去试了一下,这样才是对的哦,谢谢大家!
    教程之外的问题:
    环境变量单独配F:\Python36\程序是可以运行的,在cmd要输入大写的Python才行
    如果加上F:\Python36\Scripts;在cmd输入Pyhton和python都可以,这个还是有些小疑问=0=,希望大家有知道的可以告诉我哦

    展开全文
  • 神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置torch环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。 环境内容 torch:1.2.0 ...

    神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置

    学习前言

    好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。
    在这里插入图片描述

    环境内容

    torch:1.2.0
    torchvision:0.4.0

    Anaconda安装

    最新版本的Anaconda没有VSCODE,如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda,百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
    链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA
    提取码: i83n

    取网上搜索Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/
    在这里插入图片描述
    下载左边的python3.7版本,64位的,下载完成后打开:
    在这里插入图片描述
    选择安装的位置,可以不安装在C盘。
    在这里插入图片描述
    我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,我用起来觉得更好用。
    在这里插入图片描述
    等待安装完之后,就安装了Anaconda了。

    下载Cudnn和CUDA

    我这里使用的是torch=1.2.0,官方推荐的Cuda版本是10.0,因此会用到cuda10.0,与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5,这个组合我实验过了,绝对是可以用的。

    cuda10.0官网的地址是:
    cuda10.0官网地址
    cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找7.4.1.5。
    cudnn官网地址

    官网下载是比较慢的,可以在百度云上下载,我给大家分享一手。

    链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
    提取码: 8ggr

    下载完之后得到这两个文件。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载好之后可以打开cuda_10的exe文件进行安装。
    在这里插入图片描述
    这里选择自定义。
    不
    然后直接点下一步就行了。
    在这里插入图片描述
    安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
    然后大家把Cudnn的内容进行解压。
    在这里插入图片描述
    把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
    在这里插入图片描述

    配置torch环境

    Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:
    创建环境:

    conda create –n pytorch python=3.6
    

    激活环境:

    activate pytorch 
    

    打开pytorch的官方安装方法:
    https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
    官网推荐的安装代码如下,我使用的是Cuda10的版本:

    # CUDA 10.0
    pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    
    # CUDA 9.2
    pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    
    # CPU only
    pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    需要注意的是,直接这样安装似乎特别慢,因此我们可以进入如下网址:
    https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    找到自己需要的轮子下载。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载的时候使用迅雷下载就行了,速度还是比较快的!

    下载完成后找到安装路径:
    在这里插入图片描述
    在cmd定位过来后利用文件全名进行安装就行了!
    在这里插入图片描述
    这里我也传一个百度网盘的版本。
    链接: https://pan.baidu.com/s/14-QVk7Kb_CVwaVZxVPIgtw
    提取码: rg2e
    全部安装完成之后重启电脑。

    安装VSCODE

    我个人喜欢VSCODE……所以就安装它啦。
    打开anaconda,切换环境。
    在这里插入图片描述
    安装VSCODE,安装完就可以launch一下了,之后就可以把VScode固定到任务栏上,方便打开。
    在这里插入图片描述
    最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

    安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 可用镜像来解决问题。 pip install packageName -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   # -i 后面为国内镜像地址 更多地址可通过镜像地址来查看。

    可用镜像来解决问题。

    pip install packageName -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   # -i 后面为国内镜像地址
    
    其他常用pip源地址:
    阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
    中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 

    更多地址可通过镜像地址来查看。

    还不行的话,就加时间,形式如下:

    pip install --default-timeout=10000 tensorflow==2.2.0

    速度还是慢到发指的话,可以复制出来.whl文件的网址,在浏览器上下载下来whl文件,放到当前文件夹下,然后运行如下:

    pip install tensorflow-2.2.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

    done!

    展开全文
  • 神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。 环境内容 ...

    神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置

    注意事项2020/11/5更新

    由于h5py库的更新,安装过程中会自动安装h5py=3.0.0以上的版本,会导致decode(“utf-8”)的错误!
    各位一定要在安装完tensorflow后利用命令装h5py=2.10.0!

    pip install h5py==2.10.0
    

    学习前言

    好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。
    在这里插入图片描述

    环境内容

    tensorflow-gpu:1.13.2
    keras:2.1.5
    numpy:1.17.4

    Anaconda安装

    最新版本的Anaconda没有VSCODE,如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda,百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
    链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA
    提取码: i83n

    取网上搜索Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/
    在这里插入图片描述
    下载左边的python3.7版本,64位的,下载完成后打开:
    在这里插入图片描述
    选择安装的位置,可以不安装在C盘。
    在这里插入图片描述
    我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,我用起来觉得更好用。
    在这里插入图片描述
    等待安装完之后,就安装了Anaconda了。

    下载Cudnn和CUDA

    我这里使用的是tensorflow-gpu=1.13.2,因此会用到cuda10.0,与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5,这个组合我实验过了,绝对是可以用的。

    cuda10.0官网的地址是:
    cuda10.0官网地址
    cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找7.4.1.5。
    cudnn官网地址

    官网下载是比较慢的,可以在百度云上下载,我给大家分享一手。

    链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
    提取码: 8ggr

    下载完之后得到这两个文件。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载好之后可以打开cuda_10的exe文件进行安装。
    在这里插入图片描述
    这里选择自定义。
    不
    然后直接点下一步就行了。
    在这里插入图片描述
    安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
    然后大家把Cudnn的内容进行解压。
    在这里插入图片描述
    把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
    在这里插入图片描述

    配置tensorflow环境

    Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:

    conda create –n tensorflow-gpu python=3.6
    
    activate tensorflow-gpu 
    
    pip install tensorflow-gpu==1.13.2
    
    pip install keras==2.1.5
    

    需要注意的是,如果在pip中下载安装比较慢可以换个源,可以到用户文件夹下,创建一个pip文件夹,然后在pip文件夹里创建一个txt文件。
    在这里插入图片描述
    修改txt文件的内容,并且把后缀改成ini

    [global]
    index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
    [install]
    use-mirrors =true
    mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    全部安装完成之后重启电脑。

    安装VSCODE

    我个人喜欢VSCODE……所以就安装它啦。
    打开anaconda,切换环境。
    在这里插入图片描述
    安装VSCODE,安装完就可以launch一下了,之后就可以把VScode固定到任务栏上,方便打开。
    在这里插入图片描述
    最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

    安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
    在这里插入图片描述

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