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  • 2022-04-01 18:40:14

    获取 PyTorch

    首先,需要设置 Python 环境。

    建议使用 Anaconda 以包管理员身份在 Windows 中设置虚拟 Python 环境。 此设置的其余部分假定你使用 Anaconda 环境。
    1.在此处下载并安装 Anaconda。 选择 Anaconda 64-bit installer for Windows Python 3.9。安装最新版本即可

    注意:一定要安装Python 3.x,因为PyTorch不支持Python2.x

    2.安装完成后,请验证 Anaconda 和 Python 版本。

    可通过运行以下命令来检查你的 Python 版本:python –-version

    可通过运行以下命令来检查你的 Anaconda 版本:conda –-version

    正常安装即可显示版本接下来就可以正常安装PyTorch了。

    3.导航到 https://pytorch.org/

    选择相关的 PyTorch 安装详细信息:
    PyTorch 版本 - 稳定版。
    你的 OS - Windows 包 -
    Conda 语言 - Python
    计算平台 - CPU,或者选择 Cuda 的版本。

    在这里插入图片描述
    4.打开 Anaconda 管理器,并运行安装说明中指定的命令。

    conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

    在这里插入图片描述
    输入该指令后anaconda就会自动安装PyTorch。

    5.稍等片刻即可安装成功,输入以下指令测试是否成功配置

    >>python
    >>import torch 
    >>x=torch.rand(2, 3) 
    >>print(x)
    

    查看输出是否是2*3的二维表且数字随机。
    在这里插入图片描述如果成功显示那么重启vscode即可完成PyTorch的配置。

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    深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

    环境内容

    tensorflow-cpu:2.2.0
    无需装keras,tensorflow因为自带了。

    环境配置

    1、Anaconda的下载
    ————————————————
    新版本anaconda的下载:
    安装最新的Anaconda,首先登录Anaconda的官网:Anaconda | Individual Edition。直接下载对应安装包就可以。

    2、Anaconda的安装

    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,这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中,配置会更加方便一些。 

    在这里插入图片描述

    等待安装完之后,Anaconda的安装就结束了。

    二、配置tensorflow2-cpu环境 

    1、tensorflow2-cpu环境的创建与激活

    启动:

    在命令提示符内输入以下命令: 

    conda create –n tf2-cpu python=3.6
    
    activate tf2-cpu
    

    这里一共存在两条指令:
    前面一条指令用于创建一个名为tensorflow2的环境,该环境的python版本为3.6。
    后面一条指令用于激活一个名为tensorflow2的环境。

    2、tensorflow2-cpu库的安装

    由于我们所有的操作都要在对应环境中进行,所以在进行库的安装前需要先激活环境。

    activate tf2-cpu

    然后

    使用如下指令安装即可。下述指令中,requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径,各位同学根据自己的电脑修改。

    pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

    requirements.txt文件内容如下:

    scipy==1.4.1
    numpy==1.18.4
    matplotlib==3.2.1
    opencv_python==4.2.0.34
    tensorflow_cpu==2.2.0
    tqdm==4.46.1
    Pillow==8.2.0
    h5py==2.10.0
    

    三、使用tensorflow2-cpu环境 

    1.在pycharm中打开对应文件,并在左上角的File种选择Settings

     2、打开Python Interpreter

    3、根据蓝色标注进行点击

     4、点击 '+'  

     5、

    在Conda Environment中选择Existing environment中的Interpreter可以选择刚刚配置好的环境 

    6、

    最后回到第四步界面选择如下蓝色标记:

    7、点击Apply

     

    结束:

    好啦,到此为止我们的环境安装已经结束啦,可以愉快的进行训练了!

    展开全文
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    1.PaddlePaddlle强化学习及PARL框架

    PARL 的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning,是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。

    该强化学习框架主要有以下特点:

    • 可复现性保证。我们提供了高质量的主流强化学习算法实现,严格地复现了论文对应的指标。
    • 大规模并行支持。框架最高可支持上万个CPU的同时并发计算,并且支持多GPU强化学习模型的训练。
    • 可复用性强。用户无需自己重新实现算法,通过复用框架提供的算法可以轻松地把经典强化学习算法应用到具体的场景中。
    • 良好扩展性。当用户想调研新的算法时,可以通过继承我们提供的基类可以快速实现自己的强化学习算法。

    百度这次推出的强化学习7日训练营强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践 - 飞桨AI Studio由百度NeurIPS全球顶会冠军团队亲自授课,

    框架结构

    PARL的目标是构建一个可以完整复杂任务的智能体。以下是用户在逐步构建一个智能体的过程中需要了解到的结构:

    Model

    Model 用来定义前向(Forward)网络,这通常是一个策略网络(Policy Network)或者一个值函数网络(Value Function),输入是当前环境状态(State)。

    Algorithm

    Algorithm 定义了具体的算法来更新前向网络(Model),也就是通过定义损失函数来更新Model。一个Algorithm包含至少一个Model。

    Agent

    Agent 负责算法与环境的交互,在交互过程中把生成的数据提供给Algorithm来更新模型(Model),数据的预处理流程也一般定义在这里。

    2. CPU版本安装

    2.1  2.x版本安装

    首先在anaconda下创建虚拟环境:可参考【1】Anaconda安装超简洁教程,瞬间学会!

    飞桨安装链接开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台

                                                      

    pip install paddlepaddle==2.0.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    conda install paddlepaddle==2.0.2 -c paddle

    2.2 如果报错:

    TypeError: Descriptors cannot not be created directly.
    If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
    If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:

    1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
    2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

    解决方案:降级 protobuf

     在当前conda环境下

    pip uninstall protobuf
    

    然后,安装即可

    pip install protobuf==3.19.0
    

    最后执行!

    import paddle
    
    paddle.utils.run_check()

    安装完成后您可以使用 python 进入python解释器,输入import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。

     

    2.2 卸载

    请使用以下命令卸载PaddlePaddle:

    • CPU版本的PaddlePaddle:

       pip uninstall paddlepaddle

    2.3  1.8版本安装

    先在anaconda里安装pip

    conda install pip
    pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    使用python 或 python3 进入python解释器,输入import paddle.fluid ,再输入paddle.fluid.install_check.run_check()。

    这里提示安装成功会显示:PaddlePaddle is installed successfully!
    最后补充一句:新建一个环境哦,别和之前比如tensorflow装在一起,有时候会出现莫名错误!慎重!


    3.GPU版本安装

    在anaconda下创建虚拟环境:可参考【1】Anaconda安装超简洁教程,瞬间学会!

    !!!cuda、cudnn安装可以参考【一】tensorflow【cpu/gpu、cuda、cudnn】全网最详细安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学_汀、的博客-CSDN博客_tensorflow深度学习


    确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是x86_64(或称作x64、Intel 64、AMD64)架构,目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是”64bit”,第二行输出的是”x86_64(或x64、AMD64)”即可:

    python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
    

    conda install paddlepaddle-gpu==2.0.2 cudatoolkit=10.2 -c paddle

    安装完成后您可以使用 python 或 python3 进入python解释器,输入import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check() 如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。

    这里说明一下,因为我的电脑里安装了11.2和10.2两个版本的cuda,我会进行切换的。

    当前使用的是11.2版本。中间的那段警告可以忽视,只要安装成功就行!

    3.1 更新paddle

    pip install --upgrade paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    如果是中间步骤出现问题了可以参考:

    4.课程笔记

    课程链接飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区

    常见数学公式【高数、线代、概率】{飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区

    Python语法飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区  方便查询。


    4.1第一节python基础语法                                                                                                                                     

    附链接【python快速入门【一】-----基础语法_汀、的博客-CSDN博客】                                                               

                                                                                                                                                         

    4.2 第二节python常见的数据结构

    附链接【python快速入门【二】----常见的数据结构_汀、的博客-CSDN博客

     

    4.3第三节python For 循环、While 循环                                                                                                                    

    链接【python快速入门【三】-----For 循环、While 循环_汀、的博客-CSDN博客】                                                                                        

                                                                                                                             

    4.4 第四节python 中定义函数       

    链接【python快速入门【四】-----各类函数创建_汀、的博客-CSDN博客_python 创建多个函数】  

    4.5第五节python 面向对象编程                                                                                                                

    链接【python快速入门【五】---- 面向对象编程、python类_汀、的博客-CSDN博客】                                                                                                        

                                                                                                               

    4.6 第六节python 面向对象编程 

    链接【python快速入门【六】----真题测试_汀、的博客-CSDN博客


    展开全文
  • 深度学习环境配置5——windows下的torch-cpu=1.2.0环境配置学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda的安装二、配置pytorch环境1、pytorch环境的创建与激活2、pytorch库的安装3、其它...

    注意事项

    一、2021/10/8更新

    许多粉丝反馈,报TypeError: array() takes 1 positional argument but 2 were given错误,可以修改pillow版本解决。

    pip install pillow==8.2.0
    

    学习前言

    好多人没有显卡想要配置深度学习环境,torch-gpu那个博客就没有什么用了,搞个cpu的,这样配置起来也能用!

    pytorch-gpu版本的环境配置博客为https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141
    在这里插入图片描述

    环境内容

    torch:1.2.0
    torchvision:0.4.0

    环境配置

    一、Anaconda安装

    Anaconda的安装主要是为了方便环境管理,可以同时在一个电脑上安装多种环境,不同环境放置不同框架:pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装,只需要使用conda create –n创建新环境即可。

    1、Anaconda的下载

    同学们可以选择安装新版Anaconda和旧版的Anaconda,安装步骤没有什么区别。

    旧版本anaconda的下载:
    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

    新版本anaconda的下载:
    如果想要安装最新的Anaconda,首先登录Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/。直接下载对应安装包就可以。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    一般是下载64位的,下载完成后打开。

    2、Anaconda的安装

    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,这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中,配置会更加方便一些。
    在这里插入图片描述
    等待安装完之后,Anaconda的安装就结束了。

    二、配置pytorch环境

    1、pytorch环境的创建与激活

    Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:

    conda create –n pytorch python=3.6
    
    activate pytorch 
    

    这里一共存在两条指令:
    前面一条指令用于创建一个名为pytorch的环境,该环境的python版本为3.6。
    后面一条指令用于激活一个名为pytorch的环境。

    2、pytorch库的安装

    由于我们所有的操作都要在对应环境中进行,所以在进行库的安装前需要先激活环境。

    activate pytorch 
    

    此时cmd窗口的样子为:
    在这里插入图片描述
    然后我们输入下述指令:

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

    这是pytorch官方提供的指令,用于安装torch和torchvision的cpu版本的。

    3、其它依赖库的安装

    但如果想要跑深度学习模型,还有一些其它的依赖库需要安装。具体如下:

    scipy==1.2.1
    numpy==1.17.0
    matplotlib==3.1.2
    opencv_python==4.1.2.30
    torch==1.2.0
    torchvision==0.4.0
    tqdm==4.60.0
    Pillow==8.2.0
    h5py==2.10.0
    

    如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个requirements.txt文件,复制上述内容到txt文件中。
    在这里插入图片描述
    使用如下指令安装即可。下述指令中,requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径,各位同学根据自己的电脑修改。

    pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt
    

    4、安装较慢请注意换源

    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。

    三、安装VSCODE

    我个人喜欢VSCODE,所以就安装它啦。其它的编辑软件也可以,个人喜好罢了。

    1、下载安装包安装(推荐)

    最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

    a、VSCODE的下载

    直接加载VSCODE的官网https://code.visualstudio.com/,点击Download for Windows即可下载。
    在这里插入图片描述

    b、VSCODE的安装

    首先同意协议,点一下步。
    在这里插入图片描述
    其他里面的几个勾要打起来,因为这样就可以右键文件夹用VSCODE打开,非常方便。下一步。
    在这里插入图片描述
    继续下一步安装即可。
    在这里插入图片描述

    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

    2、anaconda上安装

    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

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空空如也

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cpu环境配置

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