Advertisement

搭建Anaconda、VS Code和PyTorch环境的详细步骤。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文详细阐述了Anaconda、VS Code以及PyTorch环境的搭建流程，并提供了丰富的实例代码，旨在为读者提供一份切实可行的参考指南。这份指南力求做到内容详实，能够有效地帮助学习者或从业者快速构建所需的开发环境，从而提升工作效率和学习体验。希望本文能够对大家的实践过程有所裨益。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Anaconda、VSCode与PyTorch环境搭建详解
    优质
    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。
     
  • Anaconda环境下PyTorch的安装步骤详解
    优质
    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。
     
  • 构建基于 Anaconda 和 VS Code 的 Python 开发环境
    优质
    本教程详细介绍如何利用Anaconda和VS Code搭建高效Python开发环境，涵盖软件安装、项目管理和常用插件配置等内容。 在使用 VS Code 进行 Python 开发时，Anaconda 可以方便地辅助进行包管理。要配置 Anaconda，请打开 Anaconda Navigator，并进入 Environment 页面。点击下方的 Create 按钮，在弹出的窗口中选择所需的 Python 版本和环境名称后，点击 Create 按钮。 创建完成后会出现一个名为 test_env 的项。接下来，将 Installed 筛选器更换为 Not installed，并在搜索框内输入需要安装的包名，勾选相应的包并点击 Apply 按钮即可完成安装。
     
  • 在CentOS7.3环境下搭建Oracle 19c RAC的详细步骤
    优质
    本教程详细介绍在CentOS7.3操作系统下部署和配置Oracle 19c Real Application Clusters (RAC)环境的具体步骤，适合数据库管理员和技术爱好者学习参考。 在Centos7.3环境下安装Oracle 19c RAC。参考了网上的相关博客，并结合了自己的理解和配置进行了测试验证，确认安装成功。主要增加了关于LINUX 7下udev绑定的配置方法。
     
  • 详细解析PyCharm中配置Anaconda环境的步骤
    优质
    本文详细介绍在PyCharm集成开发环境中成功配置Anaconda Python数据分析平台的具体步骤和方法。 PyCharm是一款非常受欢迎且功能强大的Python编辑器。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版，它包含了超过190个科学包及其依赖项，并集成了管理工具包、开发环境以及不同版本的Python的功能，从而简化了工作流程。除了方便地安装、更新和卸载工具包之外，Anaconda还能在安装时自动处理相应的依赖关系，并支持使用不同的虚拟环境来隔离具有特定需求的不同项目。此外，Anaconda自带了一个集成开发环境Spyder。尽管有些人可能不喜欢Spyder的界面风格或觉得其代码提示功能不及PyCharm强大，但若能将PyCharm配置为与Anaconda环境协同工作，则可以实现最佳效果。 接下来分享一下个人经验：安装anaconda之后……
     
  • 在Windows环境下搭建PyTorch的步骤方法
    优质
    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中配置和安装PyTorch环境的全过程，包括必要的软件准备、具体安装步骤及常见问题解决方案。适合初学者参考学习。 一、安装Anaconda 3.5 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac 和 Windows 系统，提供了包管理和环境管理的功能，可以很方便地解决 Python 并存与切换的问题，并且便于各种第三方包的安装。 二、下载和安装 个人建议推荐使用清华大学镜像来加快下载速度。选择适合你的版本进行下载；我使用的版本是Anaoonda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe，但可能因为某些原因导致安装过程较慢，具体原因尚不清楚。 环境变量配置： 需要将 D:\ProgramData\Anaconda3 和 D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin 添加到系统环境变量中。
     
  • VS Code 设置 Python 虚拟环境的步骤
    优质
    本文介绍了如何在 Visual Studio Code 编辑器中为Python项目设置和配置虚拟环境的具体步骤，帮助开发者实现依赖管理和代码隔离。 VSCode简介 Visual Studio Code（简称 VSCode）是一款功能强大的代码编辑器，支持语音输入、快速读取超大文件等功能，在打开10M大小的代码文件时仅需不到一秒的时间，相比之下 Sublime Text 原生可能会卡顿6秒左右。虽然插件数量相对较少，但具备一些增强特性如调试器和终端功能，并且原生支持多种语言语法高亮（例如C#、JS 和 TypeScript）。VSCode 内置了 JS/TS 调试工具。 用户可以根据不同项目设置偏好配置文件夹，比如为 C# 或者 JavaScript /TypeScript 专门定制。此外，在使用 Python 编程时建议通过 VSCode 设置虚拟环境，以避免依赖冲突或版本问题带来的困扰。常用的主题是 Monokai 风格。接下来将重点介绍如何在VS Code中配置Python的虚拟环境。 如果未利用虚拟环境进行开发工作，则容易引发各种不必要的麻烦与错误，因此推荐大家养成良好的编程习惯，在使用 Python 时始终启用独立的工作空间以确保项目的纯净度和可维护性。
     
  • 在VS Code中搭建PlatformIO开发环境
    优质
    本教程详细介绍如何在VS Code中设置PlatformIO开发环境，涵盖安装步骤及配置技巧，帮助用户高效进行嵌入式项目的开发。 直接提供文件包。有疑问可以留言，我会随缘回复。
     
  • Caffe-SSD环境搭建步骤
    优质
    本教程详细介绍了在计算机视觉项目中如何搭建Caffe-SSD（单发多框检测）环境的全过程，涵盖安装依赖库、配置编译选项以及测试模型等内容。 本段落档详细介绍了基于CPU的Caffe环境配置过程，并经过亲测确认无误，可供参考。
     
  • Python 3环境搭建详解（使用Anaconda和PyCharm）
    优质
    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。