前言

本文主要是分享一下机器学习初期，基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。

Anaconda安装

anaconda官方链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

点击Get Started

点击Download Anaconda installers

根据自己的操作系统，下载对应的安装包。

安装anaconda

一路点下去，安装完成。

使用conda配置python3.6环境

目前python3比较稳定的版本为3.6，通过anaconda构建一个python3的虚拟环境。

首先我们看一下base环境的python版本。点开windows的搜索栏，输入anaconda，打开Anaconda Prompt。

输入命令

conda create -n pytorch python=3.6

构建一个叫pytorch的虚拟环境。并且激活环境，输入一下命令。

Spyder配置与使用

Pycharm整体来看还是python最好的IDE，Spyder是Anaconda提供的IDE，是我认为在编辑一些简单程序、或者调试程序比较好用的IDE。这里推荐一下。

打开Anaconda Navigator。

升级一下，并且切换一下我们刚刚激活的pytorch环境。

打开Spyder

可以选中部分代码，按F9，只执行选中的代码块，很适合调试。

安装PyTorch

登入PyTorch官网：PyTorch

选择操作系统，cuda模式，复制安装命令。

Anaconda Prompt激活pytorch环境，执行命令。慢慢等安装吧。

如果你发现安装很慢的话，建议给anaconda添加国内源。而且我不建议是清华源，因为太卡了。这里推荐一下北外的源。具体操作如下：

打开用户目录下的.condarc文件，更新成为如下内容。

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

命令行中执行命令清理缓存。

conda clean -i

安装完成之后，查看pytorch版本。

conda list

总结

基本环境已经搭好了，找个模型玩玩吧。

如果本文对你有帮助的话，点个赞吧。

到此这篇关于Python 机器学习第一章环境配置图解流程的文章就介绍到这了,更多相关Python 机器学习内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持h欧洲服务器http://www.558idc.com/helan.htmlwidc！