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深度学习开发环境搭建，涉及Anaconda、PyCharm、CUDA、CUdnn、PyTorch和Tensorflow等组件。

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简介：
该环境配置方案包含了深度学习开发所需的关键组件，具体包括Anaconda发行版、Pycharm集成开发环境、CUDA工具包、CUdnn深度学习加速库、PyTorch机器学习框架以及Tensorflow深度学习平台。 这种组合能够为深度学习项目的搭建和运行提供一个强大的技术基础。

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  • 深度学习环境搭建指南：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。
     
  • Win10与Ubuntu下基于Pytorch的深度学习环境搭建(Anaconda+CUDA+PyCharm)
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    本教程详解在Windows 10和Ubuntu系统中使用Anaconda、CUDA及PyCharm构建PyTorch深度学习开发环境的过程，适合初学者参考。 本次安装包括以下四个步骤：1. 安装Anaconda；2. 安装CUDA 10.1（因为选择的PyTorch版本为1.4，支持CUDA 10.1）；3. 安装PyTorch；4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户： - 访问Anaconda官网下载页面。 - 根据电脑位数选择合适的版本进行下载并安装。在安装过程中，请确保勾选了两个特定选项（具体选项未详细说明）。 - 安装完成后，可以通过CMD命令行输入`conda list`来验证是否成功安装。 对于Ubuntu用户： - 同样访问Anaconda官网的相应页面。 - 根据需要选择对应版本进行下载并按照指示完成安装。
     
  • Windows 10下安装Anaconda、PyTorch及CUDA与cuDNN的深度学习环境
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    本教程详细介绍在Windows 10系统中搭建深度学习开发环境的过程，包括安装Anaconda、PyTorch以及配置CUDA和cuDNN等步骤。 在Windows 10环境下安装深度学习环境（Anaconda+Pytorch+CUDA+cuDDN）的第一步是安装Anaconda、OpenCV和Pytorch。如果直接运行代码没有报错，那么就完成了初步设置；然而通常会遇到AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的错误提示，这表示需要安装CUDA或者使用的pytorch版本不包含CUDA支持。 解决这个问题的方法如下： 步骤一：安装CUDA 步骤二：安装cuDDN（注意这里应该是cudnn而非cuDDN） 完成以上两步后，请再次测试运行代码以确认设置是否正确无误。如果电脑硬件不支持或不想使用GPU加速深度学习，可以跳过上述与CUDA相关的步骤。
     
  • Win10与Ubuntu下使用Anaconda、CUDA及PyTorch搭建深度学习环境（以PyCharm为工具，基于Pytorch框架）
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    本文介绍在Windows 10和Ubuntu操作系统中利用Anaconda管理器安装CUDA和PyTorch，并结合PyCharm开发环境进行深度学习项目开发的详细步骤。 本次安装包括以下四个步骤： 1. 安装Anaconda； 2. 安装CUDA 10.1（因为选择的PyTorch版本为1.4，支持的是CUDA 10.1）； 3. 安装PyTorch； 4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户： 访问Anaconda官网下载页面。 根据自己的电脑位数（64位或32位），选择对应的版本进行下载，然后按照提示完成安装。在安装过程中需要勾选两个选项：一是将Anaconda添加到系统的PATH环境变量中；二是允许Anaconda注册为默认的Python发行版。 确认安装成功的方法是打开CMD命令行工具，并输入`conda list`命令。如果能够显示出已安装包的信息，则表示安装成功。 对于Ubuntu用户： 同样访问官网下载页面，选择适合的操作系统版本进行下载后按照提示完成安装即可。
     
  • CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras的深度学习环境配置
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    本教程详细介绍如何在系统中搭建基于CUDA、CUDNN、TensorFlow-GPU及Keras的高效深度学习开发环境，助力AI项目快速上手。 深度学习环境搭建——CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras 一、手动安装： 1. CUDA下载：访问NVIDIA官方网站获取CUDA Toolkit。 2. CUDNN下载：同样在NVIDIA官网找到CUDNN的下载页面。 3. TensorFlow版本与CUDA之间的对应关系可以在TensorFlow官方文档中查阅。
     
  • 使用PyCharm和Docker搭建深度学习开发环境的操作指南1
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    本指南详细介绍了如何利用PyCharm与Docker构建高效的深度学习开发环境，涵盖安装步骤、配置说明及常见问题解决办法。 基于Docker镜像部署SSH服务：从基础镜像启动容器，并映射本地的某个端口到容器内的22端口，在容器内部安装并配置open-ssh服务（注意需要调整相关配置文件）。
     
  • 在Linux系统中搭建PyCharm、TensorFlow和OpenCV的开发环境
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    本教程详细介绍如何在Linux操作系统上配置用于Python开发的集成环境，包括安装与配置PyCharm IDE，以及设置必要的库如TensorFlow和OpenCV。适合希望在Linux下进行深度学习或计算机视觉项目开发的技术人员阅读。 在Linux系统上搭建用于深度学习的开发环境是许多数据科学家和机器学习工程师常见的任务。这个过程通常涉及安装PyCharm、TensorFlow和OpenCV这三个关键组件。 首先，我们来看看如何在Linux环境下安装PyCharm这款强大的Python集成开发环境（IDE）。它提供了代码高亮、自动完成、调试以及版本控制集成等多种功能。以下是具体步骤： 1. 根据你的Linux发行版下载合适的PyCharm社区版或专业版DEB安装包。 2. 打开终端，切换到包含下载文件的目录中：使用`cd`命令进行操作。 3. 使用`sudo apt-get install gdebi`来安装gdebi工具。该工具有助于更方便地处理和安装DEB格式的软件包。 4. 通过运行命令 `sudo gdebi pycharm-community.deb`（或根据实际情况替换为你的实际文件名）进行PyCharm的安装。 5. 安装完成后，你可以从菜单或者启动器中打开并使用PyCharm。 接下来是TensorFlow的安装过程。通常情况下，需要先设置一个Python环境管理工具如Anaconda来帮助我们创建和维护独立的工作区： 1. 下载适合Linux系统的最新版Anaconda。 2. 在终端执行 `bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh` 来运行安装脚本，并按照提示完成安装过程。 3. 创建一个新的conda环境，例如使用命令：`conda create -n tensorflow python=3.6` 4. 使用激活命令 `source activate tensorflow` 启动刚刚创建的TensorFlow环境。 5. 在这个环境中通过pip工具来安装特定版本的TensorFlow。比如可以运行：`pip install tensorflow-1.10.0rc0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl` 最后，我们将介绍如何在已有的TensorFlow环境下添加OpenCV支持： 1. 在激活的TensorFlow环境中使用 `pip install opencv_python-3.4.2.17-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl`（根据实际情况替换为实际文件名）安装Python版本的OpenCV。 2. 安装完成后，你可以在Python代码中通过 `import cv2` 来使用OpenCV的功能。 至此，在Linux系统上搭建包含PyCharm、TensorFlow和OpenCV的深度学习开发环境已经完成。这个配置不仅能够帮助编写和调试复杂的机器学习模型，还能利用强大的计算机视觉库进行图像处理等任务。同时，借助于功能全面的IDE PyCharm可以显著提高代码编辑与项目管理效率，并且建议定期更新这些组件以获取最新的特性和性能改进。
     
  • Python 3环境搭建详解（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。
     
  • Anaconda、VSCode与PyTorch环境搭建详解
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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。
     
  • TensorFlow基础教程（深度学习框架）——第二章：TensorFlow环境搭建
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    本章节为《TensorFlow基础教程》系列之一，专注于讲解如何在个人计算机上搭建适合深度学习开发的TensorFlow运行环境。通过详细步骤和示例代码，帮助读者快速掌握TensorFlow的基础配置与安装技巧，开启深度学习项目实践之旅。 深度学习框架（TensorFlow）基础教程提供全套PPT、代码以及素材。