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  • Ctrl加左键点击函数即可查看源码

    Ctrl加左键点击函数即可查看源码。

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  • 文章序列按住ctrl键,将鼠标放到函数上,就会显示函数信息,点击进去可以查看函数源码。具体参照,请看下图 按住ctrl键,将鼠标放到函数上,就会显示函数信息,点击进去可以查看函数源码。具体参照,请看下图 ...

    按住ctrl键,将鼠标放到函数上,就会显示函数信息,点击进去可以查看函数源码。具体参照,请看下图

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  • pycharm中,当调用( import / from … import… )其他...而且,这些没法识别的方法无法实现超链接,没法 查看源码 方法2: File — Setting — Project: xxx — Project Structure — Add Content Root 以上这篇
  • 除以之外,介绍了pycharm断点调试的详细流程和不同的调试方法。 文章目录前言Ⅰ.虚拟环境的搭建①cuda和cudnn如何准备?1.查看cuda版本2.解决cudnn的安装版本问题②如何创建针对于深度学习项目的虚拟环境?常用的...

    前言

    本文主要详细介绍了torch_pgu版本的安装,其中包括cuda和cudnn的环境配置图解流程,以及如何使用conda命令进行虚拟环境的创建、删除、使用等操作,列举conda的常用命令集,包括如何实现Windows之间的conda环境的迁移;除以之外,介绍了pycharm断点调试的详细流程不同的调试方法
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    Ⅰ.虚拟环境的搭建

    以torch_gpu 1.4.0版本为例,首先登陆官网https://pytorch.org/,然后选择 install previous versions of PyTorch

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    然后找到V1.4.0版本,因为我的电脑的cuda是10.1版本的,所以选择对应的cuda命令。

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    ①cuda和cudnn如何准备?

    1.查看cuda版本

    可使用Win+R键,打开对话窗口,输入cmd指令,然后在Windows自带的cmd.exe对话窗口输入:nvcc --version进行查询,如下图所示。

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    如白框所示,该电脑的cuda版本为:10.1。

    2.解决cudnn的安装版本问题

    找到cudnn官网,使用qq账号登录,如下图所示。

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    选择下载历史版本的cudnn,如下图所示。

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    然后找到合适版本的cudnn,主要注意两点(cuda版本要匹配,同时适配Windows系统)。

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    解压cudnn文件夹,将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下,与之相对应的文件夹下,如下图所示。

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    ②如何创建针对于深度学习项目的虚拟环境?

    1.首先找到Anaconda Prompt,然后输入命令:

    conda create -n  torch14 python=3.6
    

    这里需要注意的是,pytorch1.4.0仅支持python3.6,不支持python3.7(torch14为虚拟环境的名称,python==3.6为指定的python编译器的版本)。

    然后输入指令,激活torch14环境:

    conda activate torch14
    

    2.添加安装包的默认下载源,输入以下命令行:

    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/
    conda config --set show_channel_urls yes
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    

    3.在torch14的虚拟环境下,安装torch1.4.0,输入以下指令:

    conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1
    

    4.查看安装结果,输入以下指令:

    pip show torch
    

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    常用的conda命令总结

    输入指令 指令含义
    conda -V或conda --version 获取版本号
    conda update --help 或conda remove --help等 查看某一命令的帮助
    conda env -h 查看环境管理的全部命令帮助
    conda create -n env_name python=3.5 创建指定python版本的conda环境
    conda create -n env_name numpy scipy 创建包含某些包的conda环境
    conda create -n env_name python=3.5 numpy scipy 创建指定python版本下包含某些包的环境
    conda info --envs或conda env list 列举当前所有环境
    activate env_name 进入指定的conda环境
    deactivate 退出当前环境
    conda remove -n env_name --all 删除某个环境
    conda list 列举当前活跃环境下的所有包
    conda install -n env_name package_name 为指定环境安装某个包
    conda env export > environment.yml 生成当前环境的environment.yml文件
    conda env create -f environment.yml 根据environment.yml文件创建并配置一个conda环境

    ③如何使用pycharm调用已配置好的虚拟conda环境?

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    最后点击Apply即可完成conda环境的配置,但是这里也需要注意一个点就是如何找到我们自己搭建的conda环境的文件夹下的conda.exe文件进行环境的调用

    这里可以打开Anaconda Prompt操作框,输入以下指令:

    conda info --envs
    

    即可查询到对应的conda环境的文件夹位置信息,如下图所示。
    在这里插入图片描述

    ④如何在不同的Windows主机上迁移配置好的conda环境?

    参考链接->anaconda无法使用activate激活环境
    参考链接->Win10-PowerShell使用conda activate激活环境无效问题及常用Conda操作

    1.安装Conda-pack,并打包配置好的conda环境

    先在 anaconda prompt终端输入:

     pip install conda-pack
    

    然后,使用conda-pack打包当前的conda环境:

    # Pack environment my_env into my_env.tar.gz
    conda pack -n my_env
    
    # Pack environment my_env into out_name.tar.gz
    conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
    
    # Pack environment located at an explicit path into my_env.tar.gz
    conda pack -p /explicit/path/to/my_env
    

    需要注意点的是,推荐选择指定路径的打包方式,因为便于找到打包之后的conda环境位置

    2.将打包好的压缩文件转移到目标Windows主机,进行环境的解压和激活:

    # Unpack environment into directory `my_env`
    mkdir -p my_env
    tar -xzf my_env.tar.gz 
    

    关于tar指令的用法,可参考这篇博客:参考链接->tar命令的详细解释

    3.使用迁移后的conda环境:

    先在 anaconda prompt终端输入:

     activate path/env
    

    这里需要注意的是,与直接使用本机的conda环境不同,需要指定该迁移环境的具体路径才能使用
    在这里插入图片描述

    补充:如果迁移后的conda环境报错未激活,如何激活?

    1.首先查看自己的conda版本

    在 anaconda prompt终端输入:

    conda --version
    

    2.根据不同的conda版本进行的conda环境的激活

    Conda低于4.6版本

    1. 用Win+X组合键调出PowerShell管理员模式;

    2. 输入命令conda install -n root -c pscondaenvs pscondaenvs安装PSCondaEnvs包;

    3. 输入命令Set-ExecutionPolicy RemoteSigned,在出现选项后输入Y回车,更改PowerShell的安全策略。

    4. PowerShell中使用activate 环境名激活环境,使用deactivate退出环境。

    Conda大于等于4.6版本

    1. 用Win+X组合键调出PowerShell管理员模式;
    2. 输入命令conda init powershell,关闭后重新打开一个powershell窗口输入conda activate 环境名激活环境,退出环境用conda deactivate

    ⑤如何生成项目文件夹的requirements.txt,以及根据.txt文件安装对应的库环境?

    1.生成requirements.txt

    参考链接->如何生成requirements.txt

    推荐使用 pip 来安装 pipreqs,安装命令:

    pip install pipreqs
    

    注意,这里的操作也是在torch14的conda环境下执行该命令

    然后使用cd命令定位到项目文件的根目录:

    pipreqs root_folder  --encoding=utf8
    

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    如果已有requirements.txt文件,可以使用参数 --force覆盖重新生成 requirements.txt ,如下:

    pipreqs root_folder --encoding=utf-8 --force
    

    注意,这里的文件必须定位到项目文件夹的根目录,然后使用pipreqs命令进行requirements.txt文件的自动生成!

    2.安装requirements.txt对应的环境需求

    参考链接->根据requirements.txt安装对应的环境需求

    使用以下命令,进行环境的配置:

    pip install -r requirements.txt
    

    Ⅱ.如何使用pycharm进行源码的调试?

    ①pycharm断点调试的主要流程

    参考链接->Pycharm教程–断点调试

    1.添加断点

    断点的添加如下图所示在代码前面左键单机即可。

    在这里插入图片描述

    2.调试断点

    点击那个绿色的甲虫图标,进行断点调试。

    在这里插入图片描述

    点击后,会运行到第一个断点。会显示该断点之前的变量信息。

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    点击Step Over 或者按F8,我们继续往下运行,到下一个断点,按钮如下图所示:

    在这里插入图片描述

    ②pycharm断点调试,单步调试step into/step out/step over区别?

    参考链接->单步调试step into/step out/step over区别?

    step into:单步执行,遇到子函数就进入并且继续单步执行(简而言之,进入子函数);

    step over:在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步。有一点,经过我们简单的调试,在不存在子函数的情况下是和step into效果一样的(简而言之,越过子函数,但子函数会执行)。

    step out:当单步执行到子函数内时,用step out就可以执行完子函数余下部分,并返回到上一层函数。

    在这里插入图片描述

    过程实例:

    点击 pycharm 右上部爬虫按钮进入调试状态,程序在第14行断点处停止,按 F5(step into)进入 add() 函数,按 F7(step out) 执行完add()函数余下部分,返回入口函数 debug_test() 继续执行,按 F6(step over) 直接将 divide() 函数执行完。最后单步执行至入口函数结束

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