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  • pytorch+Pycharm安装配置
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    2021-07-14 19:30:01

    1.普通环境安装(安装后不用pytorch)

    这种安装只可以使用 numpy,却不能使用torch。当然这是在pycharm的实验结果,当作一般学习也是可以的。numpy和torch的区别最主要是能否使用显卡算力,所以一般学习可以使用numpy。不用去配置pytorch。

    贴上pytorch官网连接:PyTorch

    在这里插入图片描述

    明显看到,我的pytorch是已经already installed的,但是我还是又出现了下面情况:

    在这里插入图片描述

    所以,普通环境(win10)直接安装pytorch是没有必要的,就是浪费磁盘。

    2.设置一个pytorch环境(可以使用torch了)

    首先呢,你要知道你的电脑能不能conda,win+r再cmd进入执行conda,报错就是没有conda指令,如果很长一段东西就是有conda。

    没有的兄弟们可以自己先去Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform寻找下载,如果确实不许,我再给你丢安装包吧。

    然后呢就是直接安装pytorch了,你可以选择win+r下安装,或者在你安装的anaconda内安装(如下这个):

    在这里插入图片描述

    当然啦,先看看你的python啥版本,在命令窗口键入

    python
    

    看看啥版本,然后exit()退出。

    1.对应版本装上pytorch

    conda create -n pytorch python=3.8
    

    代码上的pytorch是自己命名的,随便来一个自己觉得牛的名字就行,后面是自己的版本。

    然后安装以后直接敲代码,看看是否pytorch环境安装成功

    activate pytorch
    

    效果图(前面就有你的环境名称在文件夹中一般叫做envs):

    在这里插入图片描述

    2.进入官网复制一下安装命令行

    PyTorch

    在这里插入图片描述

    我选择的是cpu版本,因为我是学习用的,跑不了多大的计算(自认为hhhh)。N显卡的话就选cuda这些,当然要看好你的显卡类型,N卡的话不是高端卡没大必要,(对吧,应该是吧)。对于A卡来说,就选择那个ROCm,显卡我的是rx580,我看是可以跑,但是没必要hhhhh,AMD的显卡对应的ROCm只有linux上可以装,win不可以。

    如果出现版本不对应问题,可以点击:

    在这里插入图片描述

    反正,我没有出现这个问题。但还是建议3.8以下的python比较好,我看其他人3.9有装不好pytorch的,耗姿尾渍。

    复制上

    conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
    

    要开镜像,那么 上面代码中 -c pytorch 要删除。先开镜像,再复制上面的代码进去(要删除后面的-c pytorch)镜像命令行:

    # 添加清华镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    # 添加pytorch镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    # for legacy win-64
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    安装结束后,就是这样子滴:

    在这里插入图片描述

    activate lzl_pytorch
    python
    import torch
    torch.__version__
    import torchvision
    torch.__version__
    #具体的代码行,一个个复制过去就可以了。
    

    这样一来我们电脑上就有一个在“lzl_pytorch”的python。可是这样我们只能在终端命令行用,这样就很不方便,这里只说可以试代码可以,但是跑应该不行吧?(我也是萌新)

    所以 要在pycharm上配置好环境

    3.在pycharm上配置好pytorch

    在这里插入图片描述

    然后再选择python interpreter时,选择之前安装的anaconda3文件夹路径下的python

    如果你需要你自己配置的pytorch环境,就选择envs文件夹里面的 python.exe就可以了

    anaconda你安装时,他会自动给你配一个base环境。

    在这里插入图片描述

    这下好了,我们在pycharm上也可以运行了。上面那个3.9的是我本机没有在anaconda下的python。

    当然你可以自创很多个不同名字的环境,都会在envs文件夹

    可以在pycharm上冲了:

    在这里插入图片描述

    我也是经历了有些困难,因为我就是那个3.9版本装不好的人,然后我退装了3.8,哈哈哈哈哈我不知道为什么装不好

    我是准备上路的萌新分享一下经验,也不知道是不是对的,反正我能动了,希望大佬们多多指导一下,嘻嘻

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    一、PyCharm下载

    下载链接:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
    官网中有两个可供下载的版本,一个是professional版本,另一个是community版本,学习Python推荐使用community版本,因为是免费的,有其他要求的话就选择professional版本。

    二、PyCharm环境安装

    1.双击PyCharm安装包,点击Next
    在这里插入图片描述
    2.选择安装路径,不要使用中文路径,最好不要放在C盘

    在这里插入图片描述
    3.选择 64-bit launcher,点击 Next 下一步
    在这里插入图片描述
    4.点击Install安装,完成后点击Finish
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三、PyCharm环境配置

    1.双击桌面 pycharm 图标,打开软件,如图所示,进行勾选 I confirm ,然后点击 Continue
    下一步

    在这里插入图片描述
    2.选择Don’t Send
    在这里插入图片描述
    3.进行默认设置即可,点击 Skip
    在这里插入图片描述
    4.软件打开界面如下
    在这里插入图片描述
    5.点击软件右下角的 Configure,选中第一个 Settings 进行设置
    在这里插入图片描述
    6.出现如下图界面,在左边找到 Project Interpreter 点击
    在这里插入图片描述
    7.点击右侧齿轮,如下图所示,然后在弹出的选择菜单中选择 Add 进行点击
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    8.在窗口中选择 Virtualenv Environment,点击 New environment,然后在 location 栏中删除之前的内容,复制路径(D:\Program Files\Python\venv_py37_qt5_cv4_tf2,找到自己电脑的venv_py37_qt5_cv4_tf2路径)粘贴进location 栏中,如图所示,最后点击 OK
    在这里插入图片描述
    9.等待加载完成,点击右侧的+号按钮
    在这里插入图片描述
    10. 点击下方的 Manage Repositories
    在这里插入图片描述
    11. 修改源地址,点击窗口右边的编辑 Eidt 按钮,在弹出的窗体中修改为新的源地址(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple),如图所示。点击 OK 按钮,回到上层
    再点击 OK 按钮
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    12.点击如图所示的更新按钮进行更新,完成后会在每个包名后出现一个地址
    在这里插入图片描述
    13.进行包的安装,在搜索栏中输入 pyqt5-tools,在列表框中选择同名对应的一项,选中
    后在左下角点击 Install Package

    在这里插入图片描述
    安装过程如下图所示,注意:有些时候可能没有中间的窗口,通过查看如图框出的标识
    的转动的圆圈也说明正在下载安装。
    在这里插入图片描述
    安装成功如下图所示,如果没有出现下图的 Package xxx installed successfully,说明安
    装出错,重复执行 13 步骤进行安装(多次重复后如果不行,过段时间再试)
    在这里插入图片描述
    在开发过程中有需要的包也可以用同样的方法安装
    14.安装结束后会在下方出现多个包内容,点击 OK 关闭结束
    在这里插入图片描述
    15.关闭 pycharm 软件,环境配置结束
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python3.9级PyCharm安装配置
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  • PyCharm安装配置

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    一、Python、PyCharm和Anaconda的关系
    1、Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。虽然Python自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本,但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本,再用idle来执行,但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE,来帮助我们调试开发。
    2、PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。

    但是Python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn…等一系列包,需要我们用pip来导入这些包才能进行相应运算(在cmd终端输入:pip install numpy就能安装numpy包了。)
    虽然PyCharm也能自动搜索和下载包,但是总会遇到有些包下载失败或查询不到,很不方便,此时就出现了Anaconda大蟒蛇来解决这个问题。

    3、Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大,如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和Python)。

    Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

    也就是说,Anaconda自带很多Python包,有了Anaconda就不用再对这些包进行安装了。而且在PyCharm中可以查看这些包,如果需要的包在系统中不存在,也可以很省心的进行包的在线下载,省事省力省心。

    二、那么如何将Anaconda集成到PyCharm中呢?
    • 1、安装Anaconda
    • 2、安装PyCharm
    • 3、在PyCharm中导入Anaconda
    三、PyCharm介绍

    PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,具有跨平台性。
    pycharm是Jetbrains家族中的一个明星产品,Jetbrains开发了许多好用的编辑器,包括Java编辑器(IntelliJ IDEA)、JavaScript编辑器(WebStorm)、PHP编辑器(PHPStorm)、Ruby编辑器(RubyMine)、C和C++编辑器(CLion)、.Net编辑器(Rider)、iOS/macOS编辑器(AppCode)等。
    pycharm官网提供了两个版本,第一个版本是Professional(专业版本),这个版本功能更加强大,主要是为Python和web开发者而准备,是需要付费的。第二个版本是社区版(Community),它是一个专业版的阉割版,比较轻量级,主要是为Python和数据专家而准备的。一般我们做开发,下载专业版本比较合适。

    PyCharm官网
    • 官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/
    • 下载地址:
      https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
      在这里插入图片描述
      在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS 、Linux)。由于专业版(Professional)需要激活,并且社区版(Community)已经包含了我们所需要的基本功能,所以这里我们选择社区版(Community)下载。
      这里以Windows系统为例,安装PyCharm社区版(Community)。
    四、PyCharm安装
    1、双击已下载的PyCharm安装包,出现如下图所示的界面,点击“next”。

    在这里插入图片描述

    2、选择安装目录,Pycharm需要的内存较多,建议将其安装在D盘或者E盘,不建议放在系统盘C盘。

    在这里插入图片描述

    3、进行相关设置,如果你无特殊需要按照图中勾选即可。

    在这里插入图片描述

    • 数字1:create desktop shortcut(创建桌面快捷方式),系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit。
      笔者的电脑是64位系统,它自动显示64位。
    • 数字2:update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动),add launchers dir to the path(将启动器目录添加到路径中)。
    • 数字3:update context menu(更新上下文菜单),add open folder as project(添加打开文件夹作为项目)。添加鼠标右键菜单,使用打开项目的方式打开此文件架。如果你经常需要下载一些别人的代码查看,可以勾选此选项,这会增加鼠标右键菜单的选项。也就是你双击你电脑上的 py 文件,会默认使用 pycharm 打开。
    • 数字4:create associations 创建关联,关联.py文件。将所有py文件关联到pycharm。
    4、默认即可,点击install。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5、安装完成

    在这里插入图片描述

    5、打开PyCharm

    重启电脑,双击PyCharm打开运行。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    五、配置PyCharm
    1、点击New Project创建一个新的项目

    在这里插入图片描述

    2、项目设置

    在这里插入图片描述

    3、环境配置,需要一定的时间

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4、创建python文件

    在这里插入图片描述

    5、设置文档信息

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    6、第三方库导入
    • (1)方式一
      在这里插入图片描述
      进入设置菜单,开始导入
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    • (2)方式二
      在这里插入图片描述
    7、第三方库资源管理器

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    六、PyCharm关联Anaconda

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    点击OK,就能看到Settings->Project Interpreter的页面多了很多包
    在这里插入图片描述
    参考链接:
    https://www.bilibili.com/video/BV11t4y1C7Dq?from=search&seid=851528261112694720
    https://www.jianshu.com/p/eb606812765d
    https://www.jb51.net/article/192232.htm

    展开全文
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    前言 小白记录Day2:安装Pycharm和Anaconda之后安装Keras模块,在安装keras之前需要先安装tensorflow 1.管理员身份运行Anaconda prompt 2.进入之前创建的虚拟环境pytorch

    目录

    前言

    一、安装

    1.管理员身份运行Anaconda prompt

    2.进入之前创建的虚拟环境pytorch

    3.pip安装tensorflow

    4.安装mingw libpython

    5.安装theano

    6.安装keras

    7.代码如下:

    二、验证

    三、pycharm配置

    前言

    小白记录Day2:安装好Pycharm和Anaconda之后安装Keras模块,在安装keras之前需要先安装tensorflow、mingw libpython、theano

    一、安装

    1.管理员身份运行Anaconda prompt

    2.进入之前创建的虚拟环境pytorch

    3.pip安装tensorflow

    4.安装mingw libpython

    5.安装theano

    6.安装keras

    7.代码如下:

    conda activate pytorch
    pip install tensorflow
    conda install mingw libpython
    pip install theano
    pip install keras
    

    二、验证

    python
    import keras

    三、pycharm配置

    OK,大功告成!!!

     

     

     

     

     

     

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