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Anaconda、VSCode与PyTorch环境搭建详解

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简介:
本文详细介绍了如何使用Anaconda和VSCode在个人计算机上构建理想的Python开发环境,并特别关注于安装和配置深度学习框架PyTorch。适合希望简化数据科学工作流程的新手和技术爱好者参考。 1. 安装Anaconda:Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python以及超过180个科学包及其依赖项。建议从清华大学镜像站点下载。 2. 安装VScode:在安装了Anaconda之后再安装VScode是合适的,因为Anaconda公司与微软公司的合作使得无需额外配置即可使用VScode。 3. 安装Pytorch:Pytorch是由Facebook公司发布的一款著名的深度学习框架。

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客服
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  • AnacondaVSCodePyTorch
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    本文详细介绍了如何使用Anaconda和VSCode在个人计算机上构建理想的Python开发环境,并特别关注于安装和配置深度学习框架PyTorch。适合希望简化数据科学工作流程的新手和技术爱好者参考。 1. 安装Anaconda:Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python以及超过180个科学包及其依赖项。建议从清华大学镜像站点下载。 2. 安装VScode:在安装了Anaconda之后再安装VScode是合适的,因为Anaconda公司与微软公司的合作使得无需额外配置即可使用VScode。 3. 安装Pytorch:Pytorch是由Facebook公司发布的一款著名的深度学习框架。
  • AnacondaVSCodePyTorch配置
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    本篇文章详细介绍了如何在Anaconda环境下利用VSCode集成开发环境安装和配置PyTorch的方法,适合Python开发者参考学习。 本段落详细介绍了使用Anaconda、VSCode和Pytorch搭建开发环境的过程,并通过实例代码进行了深入讲解,具有较高的参考价值,适合学习或工作中参考借鉴。
  • Python 3(使用Anaconda和PyCharm)
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    本教程详细讲解如何在个人电脑上利用Anaconda与PyCharm搭建Python 3开发环境,适合编程新手快速入门。 ### Python3环境搭建详解:利用Anaconda与PyCharm #### 概述 本段落将详细介绍如何使用Anaconda和PyCharm构建Python3开发环境。这一流程对于初学者来说尤为重要,尤其是那些希望在Mac或Windows环境下高效开展Python项目的用户。通过本指南,读者将学会如何从零开始安装必要的软件,并配置环境以便进行无缝的开发工作。 #### 准备工作 在开始之前,请确保拥有以下条件: - **操作系统**:Windows 64位系统 - **软件需求**: - Anaconda (推荐版本3.4.2) - PyCharm Professional (版本2017.1.2) #### 步骤一:安装Anaconda 1. **下载与安装**: 访问Anaconda官方网站下载适合您系统的版本。 运行安装程序,注意安装路径的选择。建议选择一个容易记忆的位置,例如`D:\AppInstall\Anaconda3`。 在安装过程中,除了自定义安装路径之外,其他选项均可保持默认设置,点击Next继续安装。 安装完成后,您的计算机上将自动完成Python环境的基本搭建。 2. **启动Anaconda Navigator**: 完成安装后,通过开始菜单中的“Anaconda3”文件夹找到并打开“Anaconda Navigator”。 打开Anaconda Navigator可能会花费一些时间,请耐心等待。 #### 步骤二:创建虚拟环境 1. **理解虚拟环境**: 虚拟环境有助于隔离不同的Python项目,每个项目可以拥有独立的依赖项,从而避免相互干扰。 为了实现这一点,我们将为每个项目创建一个新的虚拟环境。 2. **创建新环境**: 在Anaconda Navigator中,点击“Environment”选项卡。 点击右下角的“Create”按钮。 输入环境名称(例如:“firstDemo”),选择Python版本(推荐3.5及以上)。 点击“Create”,等待环境创建完成。 #### 步骤三:配置环境变量 1. **定位新环境路径**: 返回安装Anaconda的路径(例如:`D:\AppInstall\Anaconda3`),找到名为“envs”的文件夹。 在该文件夹中,找到您刚才创建的新环境(如“firstDemo”)。 复制新环境下的“Scripts”文件夹路径(例如:`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\Scripts`)。 2. **修改环境变量**: 右键点击“此电脑”,选择“属性”>“高级系统设置”>“环境变量”。 在“系统变量”列表中找到并选中 “Path”,点击编辑,然后新建一个路径输入上述复制的“Scripts”文件夹路径。 确认所有更改后关闭窗口。 #### 步骤四:安装PyCharm并配置项目 1. **安装PyCharm**: 下载PyCharm Professional版安装包。 安装过程中遵循官方指导,注意勾选必要的组件。 2. **配置项目**: 启动PyCharm,点击“Create New Project”。 在“New Project”对话框中选择您之前创建的虚拟环境路径作为项目位置。 在“Interpreter”下拉列表中,点击齿轮图标,选择“Add Local”,找到并选中虚拟环境中的Python解释器(例如:`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\python.exe`)。 点击“Create”,完成项目创建。 #### 使用与调试 1. **激活环境**: 在命令提示符或终端中,使用命令`conda activate firstDemo`激活新创建的环境。 开发过程中,使用`pip install `安装所需的第三方库。 2. **创建Python文件**: 在PyCharm中,右键点击项目名称选择“New”>“Python File”。 开始编写Python代码,享受流畅的开发体验。 #### 总结 通过以上步骤,您现在已经成功地在本地机器上搭建了一个完整的Python3开发环境。这种配置方式不仅能够帮助您更好地管理项目依赖项,还为未来进一步学习和实践打下了坚实的基础。
  • PythonPyCharm
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    本教程详细讲解了如何在计算机上安装和配置Python编程语言及其集成开发环境(PyCharm),适合初学者学习。 ### Python+PyCharm环境搭建详解 #### 一、Python 解释器安装 **1. 下载Python安装程序** 我们需要访问Python官方网站来下载Python安装包。这里提到使用Python 3.6版本进行安装,但建议选择最新稳定版本以确保获得最佳支持和安全更新。 **2. 安装Python** - **双击安装文件**: 下载完成后,找到下载的安装文件并双击打开。 - **选择自定义安装**: 在安装过程中选择“Customize installation”选项。 - **添加环境变量**: 勾选“Add Python to PATH”,这一步非常重要,它会自动将Python添加到系统的PATH环境变量中,方便后续在命令行工具中直接调用Python。 **3. 验证安装** - **打开命令提示符(CMD)**: 在Windows系统中可以通过搜索框输入“CMD”或“命令提示符”打开。 - **检查Python版本**: 在命令提示符中输入`python --version`命令,如果安装成功,将会显示Python的版本号,如`Python 3.6.x`。 #### 二、PyCharm 安装与配置 **1. 下载PyCharm** - **访问官网**: 前往JetBrains官方网站。 - **选择版本**: 根据需求选择Professional Edition(专业版) 或 Community Edition(社区版),专业版功能更强大,适合开发复杂项目,而社区版免费,适合基本的Python开发需求。 - **下载安装程序**: 点击下载链接后,获取适用于Windows系统的安装包。 **2. 安装PyCharm** - **运行安装程序**: 下载完成后,双击安装文件启动安装向导。 - **跟随指引**: 按照屏幕上的提示完成安装过程。在安装界面中可以选择安装路径及自定义选项。 - 选择“Try PyCharm Professional for free”来体验专业版的全部功能。 - **启动PyCharm**: 安装完成后,选择启动PyCharm。 **3. 创建新项目** - **打开PyCharm**: 首次启动时可能会有欢迎界面,直接跳过。 - **创建新项目**: - 选择“Create New Project”。 - 设置项目名称、位置以及选择Python解释器等信息。 - 点击“Create”按钮完成项目创建。 - **配置项目**: - 可以设置项目的编码方式、文件模板等。 - 如果需要使用虚拟环境,可以在创建项目时选择“New Environment Using: venv”。 - **开始编写代码**: 在PyCharm中编写Python代码非常便捷,可以利用其强大的代码编辑器、调试工具等功能。 #### 三、常见问题解决 **1. 环境变量问题** - **检查环境变量设置**: 如果在CMD中输入`python`命令无法正常执行,可能是因为环境变量设置不正确。 - **修改环境变量**: 通过控制面板 > 系统 > 高级系统设置 > 环境变量,找到“Path”变量,确保其中包含Python的安装路径。 **2. PyCharm 启动问题** - **检查依赖项**: 确保操作系统已安装所有必要的依赖项,如.NET Framework等。 - **重新安装**: 如果启动过程中出现问题,尝试卸载后重新安装。 **3. 编程环境优化** - **插件安装**: 通过安装插件来增强PyCharm的功能,例如代码格式化工具、代码分析工具等。 - **快捷键设置**: 熟悉并自定义快捷键可以大大提高编程效率。 - **版本管理集成**: 集成Git或其他版本控制系统,便于团队协作和版本控制。 以上就是Python+PyCharm环境搭建的详细步骤和注意事项,希望对您有所帮助。在实际操作过程中可能会遇到各种各样的问题,但只要按照官方文档和本段落提供的指南操作,通常都能顺利解决。
  • Arm远程调试VSCode步骤
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    本文详细介绍在Arm远程调试环境中使用VSCode进行开发配置的具体步骤,帮助开发者快速上手。 在开始之前,请确保您的计算机已安装了 VS Code。此外,您需要在本地机器上安装 SSH 客户端,并且远程主机应已经配置好 SSH 服务器。同时,请确认 C/C++ 插件已经在 VS Code 中被正确安装。 本次搭建的环境如下: - 主机:Windows 10 - 远程服务器:Ubuntu 16.04 - VSCode 版本:2020年2月版(版本号为1.43) - ARM 处理器型号:海思 3559A(已配置好编译工具链和 GDB server) 接下来,为了连接远程主机,请安装 Remote Development 插件。完成插件的安装后,按照指示输入 Remote 来进行下一步操作。
  • 使用VSCodeROS开发的方法
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    本文详细介绍了如何利用Visual Studio Code(VSCode)搭建适合ROS(机器人操作系统)开发的高效编程环境,包括必要的插件安装、配置及调试技巧。 在使用ROS(机器人操作系统)进行开发的过程中选择一个功能强大且高效的集成开发环境(IDE)可以大大提高工作效率。本段落将详细介绍如何利用Visual Studio Code (VScode)来搭建适合ROS的开发环境,从而使得编写、调试代码的过程更加简便。 首先,在Ubuntu系统上安装好VSCode后打开它,并进入扩展市场以安装所需的关键插件: 1. CC++:提供对C和C++语言的支持。 2. CMake:帮助管理使用CMake构建系统的项目。 3. CMake Tools:提供了与CMake进行交互的高级功能,包括生成、编译和调试等操作。 4. Code Runner:能够快速运行代码片段的小工具。 5. ROS (已弃用):尽管被标记为不推荐,但目前仍然可以提供一些ROS相关的支持特性,例如在不同文件间跳转查看源码的功能。 6. Chinese:使VScode的用户界面变为中文的语言包。 安装完这些插件后,接下来我们通过一个简单的示例来演示如何使用VSCode创建并配置ROS开发环境: 1. 在本地计算机上新建一个工作目录(例如命名为`test_ros`),然后在该文件夹内打开终端,并执行以下命令初始化一个新的ROS工作空间: ``` mkdir src && cd src catkin_init_workspace cd .. catkin_make ``` 2. 使用VSCode打开刚才创建的`test_ros`目录。接着,在src子目录中右击并选择“Create Catkin Package”选项,设置包名为`helloworld`,并在依赖项中添加roscpp和rospy。 3. 在新生成的文件夹内(即srchelloworld)下新建一个C++源代码文件,命名为`helloworld.cpp`。向其中输入以下示例程序: ```cpp #include #include #include int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, talker); ros::NodeHandle n; ros::Publisher chatter_pub = n.advertise(chatter, 1000); ros::Rate loop_rate(10); int count = 0; while (ros::ok()) { std_msgs::String msg; std::stringstream ss; ss << hello world << count; msg.data = ss.str(); ROS_INFO(%s,msg.data.c_str()); chatter_pub.publish(msg); ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); ++count; } return 0; } ``` 4. 当编译时遇到找不到`ros/ros.h`和`std_msgs/String.h`文件的错误,需要调整VScode中的JSON配置。按下快捷键 `Fn+F1`, 在弹出窗口中搜索“CC++: 编辑配置(JSON)”,编辑生成的c_cpp_properties.json 文件,并加入以下内容: ```json { configurations: [ { name: Linux, includePath: [ ${workspaceFolder}/**, /opt/ros/melodic/include ], ... } ] } ``` 5. 最后,为了能够调试ROS节点,在VScode中配置launch.json文件。按下快捷键 `Fn+F5` 启动调试器并生成相应的 launch 文件: ```json { version: 0.2.0, configurations: [ { ... program: ${workspaceFolder}/devel/lib/helloworld/talker, ... } ] } ``` 通过以上步骤,你便成功地在VScode中配置了ROS的开发环境。现在你可以利用这个IDE进行代码编写、编译以及调试等工作,并且享受高效的工作体验。 此外,请记得定期更新和维护你的插件以确保它们与最新版本的ROS兼容;同时还可以探索更多VSCode的功能(如Git集成,代码格式化等)来进一步提高工作效率。
  • AnacondaPyTorch的安装步骤
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    本教程详细介绍了在Anaconda环境中安装和配置PyTorch的全过程,旨在帮助数据科学家与研究人员简化深度学习框架的部署。 在使用Anaconda安装PyTorch的过程中遇到了一些问题,并且查阅了许多相关资料但未能解决问题。经过多次尝试后发现需要先安装NumPy才能顺利进行。以下是我在安装过程中的经验和错误记录,供参考学习。 首先按照正常步骤一步步来操作: 1. 打开Anaconda Navigator。 2. 创建一个环境用于存放PyTorch。点击下方的“Create”按钮创建新环境。 3. 选择Python版本,这里我选择了Python 3.6,当然也可以根据个人需求和习惯进行调整。 希望这些信息能够帮助到正在尝试安装PyTorch的朋友。
  • Vue安装
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    本教程详细讲解了如何在不同操作系统上快速且正确地搭建和配置Vue开发环境,适合初学者学习。 VUE环境安装问题处理,包括在安装过程中可能遇到的各种情况及解决方法。
  • 深度学习指南:Anaconda+PyCharm+CUDA+CuDNN+PyTorch+TensorFlow.txt
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    本指南详细介绍了如何使用Anaconda、PyCharm等工具搭建深度学习开发环境,并集成CUDA和CuDnn以优化PyTorch和TensorFlow的运行。 本段落介绍如何配置深度学习环境,包括安装Anaconda、PyCharm、CUDA、CuDNN以及设置PyTorch和Tensorflow。
  • Vue开发(适用于VSCode和Windows 10)
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    本教程详细介绍了如何在Windows 10系统中使用VSCode搭建Vue.js开发环境,适合初学者快速上手。 一、安装Node.js(js的运行环境) 1. 在Node.js官网下载安装包。 2. 下载后进行安装。 3. 打开命令行输入`node -v`可以查看到版本号,输入`npm –v`可以看到npm版本号。新版的Node.js已自带npm(类似.net中的nuget包管理器),在安装Node.js时会一起安装。(将来要更新npm可用这个命令: `npm install npm@latest -g`) 4. 在我的win10系统中可以发现环境变量已经自动配置好了,同时可以看到npm包管理器的默认下载目录。 5. 打开命令行输入`node`回车。