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  • 创建anaconda虚拟环境步骤: 1.打开已经下载好的anaconda目录(我的就在开始菜单——Anaconda3(64-bit)),双击“Anaconda Prompt(Anaconda)”。 2.创建一个虚拟环境,在命令行中输入: conda create -n env_...

    创建anaconda虚拟环境步骤:

    1.打开已经下载好的anaconda目录(我的就在开始菜单——Anaconda3(64-bit)),双击“Anaconda Prompt(Anaconda)”。

    2.创建一个虚拟环境,在命令行中输入:

    conda create -n env_name python=3.6

    其中"env_name"是你需要输入的虚拟环境的名字(自己起的)。"python=3.6"是你想要的python编译器的版本,也可以省略(前提是已经下了python编译器)。

    3.创建好虚拟环境后,命令行顶端会显示"done",后面的语句就是教你怎么激活和退出。

    4.激活刚刚创建的那个虚拟环境,在命令行中输入:

    conda activate env_name

    按下回车之后几秒,之前命令行括号里的base(基础环境),就会变成你刚刚激活的那个环境。

    5.在这个虚拟环境中安装新的库(前提是激活了你要安装库的虚拟环境,要不然就会安装到基础环境(base)当中),在命令行中输入:

    conda install library_name

    其中"library_name"是库名。

    比如要安装numpy库,就是"conda install numpy"。

     

    之后每次需要给虚拟环境增加库时,只要激活相关的虚拟环境,就OK了。

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  • 创建anaconda虚拟环境并安装TensorFlow2.0+keras搭建人工智能基础环境 1. 换源conda源,目前conda清华源可用,此处更换清华源 首先打开 Anaconda Prompt 执行命令: conda config --add channels ...

    创建anaconda虚拟环境并安装TensorFlow2.0+keras搭建深度学习基础环境

    1. 换源conda源

    目前conda清华源可用,此处更换清华源。
    首先打开 Anaconda Prompt ,执行如下命令:

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    

    然后执行

    conda config --set show_channel_urls yes
    

    再然后在本地计算机C盘的用户目录下找到名为.condarc的文件,使用notepad++打开并删除-defaults这一行,然后保存即可。

    2.创建虚拟环境并配置环境

    执行以下命令,创建名为AI的虚拟环境:

    conda create -n AI
    

    进入所创建的虚拟环境

    activate AI
    

    安装python

    conda install python
    

    升级pip

    python -m pip install --upgrade pip
    

    pip使用清华源安装TensorFlow2.0.0

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==2.0.0
    

    若要安装gpu版本则命令如下:

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow_gpu==2.1.0
    

    命令
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple + 包名 通过指定安装源来加速pip安装模块的速度(此前虽进行过换源操作,但有时候好像不生效,手动指定一下比较有用)

    安装keras

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras
    

    测试安装结果:
    安装成功

    补充安装scikit-learn

    conda install scikit-learn
    

    (matplotlib、pandas、pillow等是数据处理常用的模块)

    在虚拟环境安装jupyter notebook

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter
    

    3.部分问题解决

    (1)找不到指定模块

    导入模块出错
    解决方法:
    升级numpy,命令如下

    pip install --upgrade numpy
    

    (2)安装GPU_tensorflow2.1.0+python3.7.6+CUDA10.0.0出现找不到cudart64_101.dll的问题

    具体问题描述:

    Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found

    详细如下:

    2020-02-04 19:32:00.044814: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
    2020-02-04 19:32:00.050598: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
    

    更换为tensorflow2.0.0+python3.6/3.7+CUDA10即可,如下所示:
    成功使用GPU
    可以用以下代码验证是否成功

    import tensorflow as tf
    sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))
    

    结果如下:
    成功

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  • 注意:source activate **** 带*号的是当前使用的环境 转自:如何创建Anaconda虚拟环境解决Python和PyTorch版本不一致问题 - wenxin的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52335679 ...

    注意:source activate ****
    带*号的是当前使用的环境
    在这里插入图片描述
    转自:如何创建Anaconda虚拟环境解决Python和PyTorch版本不一致问题 - wenxin的文章 - 知乎
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/52335679

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  • 2021-05-11-Anaconda虚拟环境创建,在命令行界面中运行.py程序 作者:小初 时间: 2021-05-11 摘要 Anaconda虚拟环境创建,在命令行界面中运行.py程序 文章目录2021-05-11-Anaconda虚拟环境创建,在命令行界面...

    Anaconda虚拟环境的创建&在命令行界面运行.py程序

    作者:小初
    时间: 2021-05-11


    一、创建环境

    • 第一种方法:直接在Anaconda中创建虚拟环境

    1. 创建环境

    打开Anaconda Navigator,在 Environment 中选择Creat ,输入虚拟环境名和python版本之后就建好了一个虚拟环境

    在这里插入图片描述

    ​ 2.导包

    新建的虚拟环境默认的包并不多,需要自行下载,可以按照上图的4、5步骤来搜索第三方包,而后点击 install 等待安装完成即可。

    虽然此方法较为简单,但是可能花费时间较长,可以采用命令行的方式来下载第三方包。

    ​ 第1步:打开 Anaconda Prompt,而后输入 activate you_env_name来激活虚拟环境。

    ​ 第2步:使用清华镜像,然后使用 conda install package_name 或者pip install package_name来下载包,比如下载个 click 包。

    #清华镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    在这里插入图片描述

    演示结果

    此时去Anaconda中去检测该包是否已安装

    在这里插入图片描述

    安装成功!

    • 第二种方法:直接在命令窗口使用命令来创建虚拟环境

    1. 建立环境

      打开Anaconda Prompt,输入 conda creat -n your_env_name 来创建环境

    在这里插入图片描述

    2.激活环境及导包

    在这里插入图片描述

    3.在Anaconda Navigator 中检查虚拟环境和第三方包

    在这里插入图片描述

    创建完成!

    • 第三种方法:利用项目中的 environment.yml 文件来创建环境(分享环境)

    这种情况比较特殊,当项目作者开源某项目时,为了方便使用者创建与作者相同的环境,作者会创建一个环境的.yml 文件

    首先通过activate target_env要分享的环境target_env,然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件,

    conda env export > environment.yml
    

    使用者拿到environment.yml文件后,将该文件放在工作目录下,可以通过以下命令从该文件创建环境

    conda env create -f environment.yml
    

    1.必须要在此.yml的完整存储路径下执行此语句,要不然就把该路径加入到环境变量中(不过没必要)
    2.环境名称和导入的第三方包在IDLE中打开此yml文件进行查看

    3.调用cmd管理台和Anaconda Navigator进行上述操作完全一样,习惯用哪个就用哪个

    4.若系统提示 No moudle name…请自行安装包

    激活环境和导包同第二种方法!

    ​ 参考资料链接:https://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949/

    ​ Conda使用指南:https://www.jianshu.com/p/fe8cc7b6f558


    二、 Usage:(此部分可忽略)

    此为本人项目用法,仅可参考

    1. Set up the environment
    conda env create -f environment.yml
    
    2.To activate the environment:

    Window: conda activate carnd

    3. Run the pipeline:
    python main.py INPUT_IMAGE OUTPUT_IMAGE_PATH
    python main.py --video INPUT_VIDEO OUTPUT_VIDEO_PATH
    
    (carnd) C:\Users\chu\Desktop\Advanced-Lane-Lines-master>python main.py --video project_video.mp4 C:\Users\chu\Desktop\Advanced-Lane-Lines-master\out\project_video_out.mp4
    (TensorFlow) C:\Users\chu\Desktop\Advanced-Lane-Lines-master>python main.py --video project_video.mp4 C:\Users\chu\Desktop\Advanced-Lane-Lines-master\out\project_video_out.mp4
    

    三、Py程序的运行

    1. IDLE

    可以直接在python的IDLE(如Pycharm)中直接run,简单且方便,但是不利于的交互,无法根据外界的输入来动态选择所处理的资源。

    1. 命令行界面
    • ​ 对于直接可以运行的.py程序,可以调用cmd,也可以调用 Anaconda Navigator.

      ​ 首先使用 activate your_env_name 来激活环境,而后使用 cd address 将路径选到要执行的.py文件所在的文件夹 ,最后 命令行输入 python 文件名.格式 即可

    在这里插入图片描述

    • 对于需要根据输入进行动态交互执行的.py 程序,则根据usage的格式来输入待处理的资源,从而动态地对资源进行处理。
      在这里插入图片描述

    注意:在cmd和Anaconda Navigator命令行界面执行程序效果相同。

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