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动手深度学习-环境配置指南（含手动安装步骤和截图）

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简介：
《动手深度学习》环境配置指南详尽介绍了如何搭建深度学习开发环境，包括详细的手动安装步骤及关键界面截图，帮助读者快速上手实践。 一：官网教程这一部分对应了书中的第二讲：预备知识部分。因为我是Windows用户，所以这里先只讲Windows部分的安装过程。 第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda，在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项，将Python添加到环境变量中。 第二步是下载包含本书全部代码的压缩包。我们可以在浏览器地址栏输入相应的网址进行下载。

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  • 动手深度学习-环境配置指南（含手动安装步骤和截图）
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    《动手深度学习》环境配置指南详尽介绍了如何搭建深度学习开发环境，包括详细的手动安装步骤及关键界面截图，帮助读者快速上手实践。 一：官网教程这一部分对应了书中的第二讲：预备知识部分。因为我是Windows用户，所以这里先只讲Windows部分的安装过程。 第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda，在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项，将Python添加到环境变量中。 第二步是下载包含本书全部代码的压缩包。我们可以在浏览器地址栏输入相应的网址进行下载。
     
  • ArcGIS_Pro_2.5深度学习clone环境配置指南.docx
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    本文档为《ArcGIS Pro 2.5深度学习clone环境配置指南》，详细介绍了如何在ArcGIS Pro 2.5环境下搭建深度学习开发所需的Clone环境，涵盖必备软件安装、依赖库配置及常见问题解决等内容。适合地理信息科学与深度学习领域的开发者参考使用。 ### ArcGIS Pro 2.5 深度学习环境部署详解 本段落档旨在详细介绍如何在ArcGIS Pro 2.5中搭建一个名为`palm-detection`的深度学习环境，适用于从事地理信息系统(GIS)领域的专业人士和对深度学习技术感兴趣的开发人员。 #### 环境准备与概述 确保已经安装了ArcGIS Pro 2.5，并且熟悉Anaconda环境管理工具的基本用法。默认情况下，所有conda环境位于 `C:Program FilesArcGISProbinPythonenvs` 目录下。为便于管理和使用，我们将克隆一个新的环境到 `C:UsersadminAppDataLocalESRIcondaenvs`。 #### 环境部署步骤 **1. 开始前的准备工作** 确保已经安装了 ArcGIS Pro 2.5，并且熟悉 Anaconda 环境管理工具的基本用法。默认情况下，所有 conda环境位于 `C:Program FilesArcGISProbinPythonenvs` 目录下。 **2. 克隆环境** 我们需要克隆一个名为 `palm-detection` 的新环境到指定目录，并通过命令行或 Anaconda Prompt 执行以下命令： ```bash conda create --name palm-detection --clone arcgispro-py3 ``` 执行该命令后，使用以下命令激活新的环境： ```bash activate palm-detection ``` **3. 安装必要的深度学习库** 在新环境中安装一些重要的深度学习相关库，包括 TensorFlow, Keras, scikit-image 等。具体安装如下： ```bash conda install tensorflow-gpu=1.14.0 conda install keras-gpu=2.2.4 conda install scikit-image=0.15.0 conda install Pillow=6.1.0 conda install fastai=1.0.54 conda install pytorch=1.1.0 ``` 在安装某些特定版本的库时，可能需要使用 `--no-deps` 参数来避免不必要的依赖项。例如，在安装 `libtiff` 时： ```bash conda install libtiff=4.0.10 --no-deps ``` **4. 验证环境** 通过以下命令查看已安装的库列表，确保所有必要的库都正确安装了： ```bash conda list pip list ``` #### 常见问题与解决方案 **问题 1：** 如果在安装过程中遇到某些库无法正常安装的情况，请尝试使用其他渠道进行安装。例如 FastAI 或 PyTorch 官方渠道： ```bash conda install -c fastai -c pytorch fastai=1.0.39 pytorch=1.0.0 torchvision ``` **问题 2：** 如果原有环境出现问题，建议创建一个全新的环境，并重新安装所需的库： ```bash conda create --name deeplearning --clone arcgispro-py3 conda install -c esri arcgis fastai scikit-image pillow --no-pin ```
     
  • Ubuntu详尽全面配置指南（含深度学习环境搭建）
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    本指南深入浅出地讲解了如何在Ubuntu系统中进行详细配置，并涵盖了从基础设置到高级优化的各项技巧。特别包括了构建高效深度学习开发环境的具体步骤和建议，旨在帮助开发者快速上手并充分利用Ubuntu系统的强大功能。 Ubuntu超详细完全配置教程： 1. 安装常用软件并卸载不必要的软件。 2. 桌面美化设置。 3. 配置Anaconda、Pytorch深度学习环境。 4. 在VSCode中使用通过Anaconda创建的虚拟环境进行配置。 5. 远程连接配置，包括SSH协议（如Xshell）和文件传输（如Xftp）。
     
  • PyTorch深度学习入门指南：安装与配置
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    本指南旨在帮助初学者掌握如何在不同操作系统中快速安装和配置PyTorch环境，为后续深度学习项目奠定基础。 深度神经网络是一种被广泛应用的工具，在图像识别、分类、物体检测及机器翻译等领域有着广泛的应用。而深度学习则是用于训练这些神经网络的方法，它涉及构建复杂的网络结构，并通过各种算法优化参数，以解决特定任务。 本段落将从介绍如何配置PyTorch环境开始。作为一种流行的Python接口框架，PyTorch因其灵活性和易用性受到许多开发者的喜爱。当然还有其他一些主流的深度学习平台可供选择，比如Caffe、TensorFlow 和 CNTK等，它们各有特点和优势。 对于初学者而言，在刚开始接触时建议专注于某一特定工具进行深入研究而不是试图同时掌握所有技术栈。这不仅有助于提高效率，也能更有效地挖掘所选框架的能力与潜力。面对众多的选择可能会让人感到困惑，但选择一个最适合自己的平台并坚持下去会带来更好的学习效果和成果。
     
  • 使用Conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5以配置深度学习GPU环境
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    本教程详细介绍如何利用Conda工具轻松安装CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5，旨在帮助用户快速搭建高效能的深度学习GPU开发环境。 在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Capability）和CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是必不可少的组件。CUDA是NVIDIA提供的编程工具包，它允许开发者利用GPU进行高性能计算，而CUDNN则是CUDA的一个加速库，专门用于深度神经网络的训练和推理。 确保你有一台装有NVIDIA显卡且驱动程序已更新到兼容CUDA 10.1的计算机，并从NVIDIA官方网站下载并安装最新的驱动程序。接下来，安装Miniconda或Anaconda，这是一款轻量级的conda发行版，可以方便地管理不同版本的Python和依赖库。 安装完成后，在终端（或者命令提示符）中创建一个新的conda环境： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.8 conda activate dl_gpu ``` 现在需要通过添加`conda-forge`频道来获取CUDA 10.1 和 CUDNN 7.6.5： ```bash conda config --add channels conda-forge conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 ``` 安装完成后，可以通过运行以下命令检查CUDA和CUDNN是否正确安装： ```bash nvidia-smi ``` 这将显示GPU信息以及CUDA版本。同时可以在Python环境中测试： ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果一切正常，你应该能看到与你安装的CUDA版本相符的输出。 接下来，我们将安装PyTorch和 torchvision。这两个库是深度学习中常用的，尤其是对于计算机视觉任务。通过conda可以直接安装兼容CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 的 PyTorch 版本： ```bash conda install pytorch=1.7.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch ``` 这将安装PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.1，它们都与CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 兼容。可以通过运行Python并导入这两个库来验证安装： ```python import torch import torchvision print(torch.__version__) print(torchvision.__version__) ``` 至此，你已经成功地通过conda搭建了一个包含 CUDA 10.1、CUDNN 7.6.5以及PyTorch 1.7.0 和 torchvision 0.8.1 的深度学习GPU环境。这个环境非常适合进行基于 PyTorch 的 GPU 加速的深度学习项目。 如果你需要手动从给定的压缩包文件安装PyTorch和torchvision，可以使用以下命令： ```bash conda unpack pytorch-1.7.0-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX conda unpack torchvision-0.8.1-py38_cu101.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX ``` 这将会把压缩包解压到你的conda环境目录下，从而完成安装。但是请注意，手动安装这种方式并不推荐，因为conda通常会处理依赖关系和版本匹配，手动安装可能会导致版本不兼容或其他问题。
     
  • 使用Conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5以配置深度学习GPU环境
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    本教程详细介绍如何通过Conda便捷地在系统中安装CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5，帮助用户快速搭建适用于深度学习的GPU开发环境。 在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）与cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是两个至关重要的组件。CUDA是由NVIDIA提供的一个编程接口，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速高性能计算任务；而cuDNN则是针对深度神经网络优化的库，提供了高效的卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及其他深度学习算法的实现。 本段落将详细介绍如何使用conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，以便为深度学习提供GPU支持。首先，请确保你已经拥有一个conda环境。conda是一个开源包管理系统，适用于管理Python及其他语言的软件包。如果你尚未安装conda，则可以通过Miniconda或Anaconda进行安装。 接着，创建一个新的conda环境以保持你的深度学习环境与其他项目隔离： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.x ``` 这里`dl_gpu`是新环境的名字，而`python=3.x`表示指定Python版本。激活新创建的环境： ```bash conda activate dl_gpu ``` 接下来，我们将通过conda安装CUDA 10.1。由于CUDA不在默认的conda频道中，需要添加NVIDIA的conda通道，在激活环境中运行以下命令： ```bash conda config --add channels nvidia ``` 然后使用如下指令安装CUDA 10.1： ```bash conda install cudatoolkit=10.1 ``` 这将下载并安装CUDA 10.1及其依赖项，包括所需的驱动程序。在安装过程中可能需要确认一些提示，请按照提示操作。 接下来，我们将安装cuDNN。同样地，cuDNN不在默认的conda频道中提供，但NVIDIA提供了tar.bz2格式的二进制包。你需要从官网下载`cudnn-7.6.5-cuda10.1_0.tar.bz2`文件，并解压后得到三个文件夹：`include`, `lib64`, 和 `bin`. 将这些文件夹的内容复制到CUDA安装目录下，通常为Linux系统的 `/usr/local/cuda/` 或Windows系统的 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1/`. 具体操作如下： ```bash sudo cp -P pathtocudnninclude* /usr/local/cuda/include/ sudo cp -P pathtocudnnlib64* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp -P pathtocudnnbin* /usr/local/cuda/bin/ ``` 更新系统路径，确保能够找到cuDNN的动态链接库： ```bash echo export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 至此，你的conda环境已经配置好CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。现在可以开始在GPU上运行深度学习框架如TensorFlow或PyTorch等了。 总结安装步骤如下： 1. 安装并创建新的conda环境。 2. 添加NVIDIA的conda频道。 3. 使用conda安装CUDA 10.1。 4. 下载cuDNN二进制包，并解压文件夹内容到相应的目录中去。 5. 更新系统路径。 完成上述步骤后，你就可以在GPU上享受加速深度学习的乐趣了。记得运行深度学习代码前激活你的`dl_gpu`环境。
     
  • 深度学习学习指南：四个步骤.pdf
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    本PDF提供了一个系统的学习深度学习的方法，通过四个步骤帮助读者从基础到高级掌握深度学习的知识与技能。 藏经阁-学习深度学习的四个步骤.pdf 文档概述了系统地掌握深度学习所需遵循的基本路径，包括从基础知识的学习到高级概念的应用等多个阶段的内容。这是一份面向希望深入理解并实践深度学习技术人士的重要资源。
     
  • PyTorch安装与环境配置指南
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    本指南详细介绍了如何在不同操作系统上安装和配置PyTorch开发环境，包括常见问题解决方法。适合初学者快速入门深度学习框架PyTorch。 PyTorch 安装教程与环境配置详解 作为基于 Python 的机器学习框架，PyTorch 在深度学习及人工智能领域备受青睐。本段落将详尽介绍 PyTorch 的安装流程以及相关开发环境的搭建步骤，包括 Anaconda 平台的部署、PyTorch 框架本身的安装、针对 GPU 加速版本的支持配置等，并进一步指导如何在 Jupyter 和 PyCharm 代码编辑器中进行集成。 一、Anaconda 安装 作为数据科学领域内的一个综合性平台，Anaconda 提供了简便快捷的方式来管理及部署各类相关软件包。通过该工具安装 Anaconda 可以帮助用户迅速构建起适合于开发工作的环境基础： 1. 卸载旧版（可选） 若已存在先前版本的 Anaconda 安装，则需要先将其卸载，这通常可以通过控制面板里的“程序和功能”选项完成。 2. 新建安装 下载并运行 Anaconda 的安装文件，并依照指示进行操作。成功完成后，Anaconda 将自动加入到系统变量中。 3. 环境配置 安装完毕之后，需手动添加 Anaconda 的路径至环境变量设置之中，具体步骤为：右击“计算机”图标，在弹出菜单选择“属性”，再点击左侧的高级系统设置进入相关界面，并在底部找到并编辑“环境变量”。 4. 快捷方式创建 在桌面生成一个快捷链接以方便快速启动 Anaconda 的命令行工具。 二、PyTorch（GPU 版）安装 鉴于 PyTorch 支持 GPU 加速，因此其部署过程需要确保已正确配置 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包： 1. 创建虚拟环境 利用 Anaconda 命令创建独立的开发空间用于隔离软件依赖。 2. 安装 CUDA（可选） 如果系统上已经安装了必要的驱动，那么可以跳过此步骤直接进行下一步操作；否则需要按照官方文档指引下载并安装适合版本号的 CUDA 工具包。 3. PyTorch 模块安装 使用 pip 命令行工具在指定环境中执行 PyTorch 的导入任务，并且要明确指明所选环境名称及所需组件的具体版本信息。 4. 验证 GPU 支持情况 最后，通过运行一段简单的测试代码来检查 CUDA 是否已经被正确安装并可供使用于当前的开发配置中。 三、Jupyter 代码编辑器集成 作为一个交互式的编程平台，Jupyter 能够支持多种语言如 Python, R 和 Julia 等。以下是几个可选的操作步骤： 1. 更改工作目录（可选） 根据个人喜好或项目需求调整 Jupyter 的默认启动路径。 2. 修改字体设置（可选） 针对不同的视觉偏好，可以选择自定义界面中的文字样式和大小等属性以提升阅读体验感。 3. 虚拟环境关联 确保在所创建的虚拟环境中运行 Jupyter 笔记本或单元格内容时能够顺利调用 PyTorch 库资源进行开发工作。 四、PyCharm 开发工具 作为一种功能全面且支持多语言编程环境，PyCharm 提供了强大的代码编辑和调试能力： 1. 卸载旧版（可选） 如用户已安装过早期版本的 PyCharm，则建议先将其卸载以避免潜在冲突。 上述内容涵盖了从基础平台搭建到高级功能应用的一系列关键步骤。通过按照本段落所述方法进行操作，读者可以轻松地建立一个可用于深度学习与 AI 研究开发的理想工作环境。
     
  • Node.js安装与环境配置指南
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    本指南详述了如何在计算机上安装和配置Node.js开发环境的过程，包括版本选择、安装步骤及环境变量设置等关键环节。适合初学者快速入门Node.js编程。 Node.js是一种基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者在服务器端使用JavaScript编写程序。这打破了以往认为JavaScript只能在浏览器中运行的传统观念，并极大地扩展了其应用范围。 安装Node.js： 1. 访问官方网站：你需要访问Node.js官网来获取最新版本的安装包。根据你的操作系统（Windows、macOS或Linux）选择相应的下载选项。 2. 下载并安装：完成下载后，双击安装文件开始安装过程。在Windows系统中，通常会看到一个向导式界面，按照提示进行操作即可；而在macOS和Linux系统中，则可以通过终端执行相关的安装脚本。 3. 自定义路径设置：如果需要自定义Node.js的安装位置，请避免将其设于系统盘内以减少磁盘占用空间。 4. 设置环境变量：确保在安装过程中勾选了“将Node.js添加到系统环境变量”这一选项，这样可以保证系统能正确识别`node`和`npm`命令。 配置环境变量： 1. 查看当前路径设置：通过输入命令 `echo %PATH%`(Windows) 或者 `echo $PATH`(macOS/Linux)，查看已经设定的环境变量。 2. 添加Node.js路径：如果上述命令输出中未显示Node.js安装目录，则需手动添加。在Windows系统内，可通过打开“系统属性”中的高级标签页，并点击“环境变量”，然后选择“Path”并编辑以加入新的路径；而在macOS/Linux环境下，则需要修改 `~.bash_profile` 或者 `~.zshrc` 文件，通常会添加类似 `export PATH=$PATH:/usr/local/bin/node` 的语句（注意：这里的 `/usr/local/bin/node` 应该替换为你的Node.js实际安装路径）。 3. 确认设置成功：重启命令行窗口后输入 `node -v` 和 `npm -v` 查看版本信息，如果显示正确的版本号，则说明配置已经完成。 使用npm（Node Package Manager）： 1. npm的功能介绍：作为Node.js的包管理器，它负责安装、更新和移除第三方模块。通常情况下，在你下载并安装了Node.js后，npm就已经被自动装上了。 2. 命令行操作：在命令行中输入 `npm install ` 来安装特定的库（例如`express`或`axios`），使用 `npm init` 可以创建一个新的项目，并生成一个记录依赖和元数据的 `package.json` 文件。 3. 全局与局部安装的区别：全局安装（通过 `-g` 选项）适用于命令行工具，而局部安装则用于项目的开发需求。在Windows系统中，全局模块通常位于 `C:\Users\\AppData\Roaming\npm`；而在macOS/Linux环境下，则是 `/usr/local/lib/node_modules`。 总结来说，正确地设置Node.js及其环境变量是开始JavaScript服务器端编程的第一步。通过这种方式，在命令行内使用`node`和`npm`将会变得更加便捷，并且可以提升项目的开发效率与管理能力。