Erstellen Sie schnell eine Python-Umgebung für Deep Learning / Data Science (Windows)
Umgebung
OS: Windows 10 (Surface Pro4）
Keine GPU
Verfahren
- Laden Sie Miniconda von der folgenden Site herunter und installieren Sie es
- https://conda.io/miniconda.html
--Verwenden Sie
Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
- Ab dem 06/10/2018 sind conda4.5.4 und python3.6.5 standardmäßig installiert.
--Erstellen Sie mit conda eine virtuelle Umgebung für tiefes Lernen und installieren Sie die erforderlichen Module
- Starten Sie die Anaconda-Eingabeaufforderung über das Startmenü
- Virtuelle Umgebung erstellen:
conda create -n env_name python = 3.5
--Erstellen Sie mit dem obigen Befehl unter der Annahme von python3.5, das viele Bibliotheksunterstützungen bietet
- Aktivierung der virtuellen Umgebung:
env_name aktivieren
--Installation der erforderlichen Module: Viele Module können von jedem Conda Pip installiert werden, aber Conda hat Vorrang.
--Von conda: conda install numpy scipy sympy pandas scikit-learn matplotlib seaborn kissen ipython cython pytest jupyter m2w64-toolchain Werkzeug pyyaml tensorflow keras
--Install von pip: pip install ipdb
- Betriebsprüfung
Erstellen eines Projekts mit pycharm
--Wählen Sie Neues Projekt erstellen und erstellen Sie ein Projekt an einem beliebigen Ort und mit einem beliebigen Namen.
- Wenn Sie zum Zeitpunkt der Erstellung nach Project Interpreter gefragt werden, geben Sie "(Installationspfad) \ Miniconda3 \ envs \ env_name \ python.exe" an
--Änderungen nach der Erstellung: Über Datei> Einstellungen> Projekt: Projektname> Projektinterpreter
aktualisieren
--Update von dem, was mit conda installiert wurde: conda update --all
- Aktualisierung der Installation mit pip:
pip install module_name -u