登录 注册

AI(人工智能) 学习笔记

本贴最后更新于 1521 天前，其中的信息可能已经时异事殊

AI(人工智能)学习笔记

开发环境搭建

Windows 系统

系统配置
项目 配置 说明
操作系统 Windows 10
内存 16G
处理器 i5-4570 4 核
位长 64 位
软件安装
Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版本，支持 Linux，Mac， Windows 系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本 Python 并存的问题，并且包含了 Python 和相关的配套组件，可以减免许多组件复杂的安装与配置。

官网：https://www.anaconda.com/

下载页面：https://www.anaconda.com/products/individual

启动安装

1.png

2.png

阅读协议，点击同意即可

3.png

为当前电脑所有用户安装，使用其他用户登录也能使用

4.png

选择自定义安装目录，默认路径为 C 盘，不建议使用默认路径，路径不能含有中文、特殊字符和空格

5.png

选择将 Anaconda 作为系统的默认编辑器进行安装，这样便与其他开发软件对 Python 的引用

也建议同时勾选 Add Anaconda3 to system PATH environment varible，自动将 anaconda 添加到环境变量中，免去后续手动配置的工作。

6.png

点击 details 可查看安装进度详情

8.png

完成安装

10.png

测试安装

windows 键 + R ,输入 powershell 启动 powershell 工具

12.png

输入 python，此时会报找不到命令的错误，这就是上面没有勾选 Add Anaconda3 to system PATH environment varible 导致，需要手动添加 anaconda 的目录到环境变量 path 中：

13.png

配置环境变量

选择“此电脑”右击，点击“属性”

14.png

15.png

选择 Path 编辑，然后新建一行

16.png

将 anaconda 的安装目录添加到新增记录中

17.png

重新打开 powershell，再次输入 python

18.png

Visual Studio Code

下载地址：https://code.visualstudio.com/

简单介绍

Visual Studio Code，简称 VSCode，是微软在 2015 年 4 月 30 日 Build 开发者大会上正式发布的项目，它是一个一个能够运行于 Mac OS X、Windows 和 Linux 之上的，针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器，截止 2019 年 9 月，已经支持了如下 37 种语言或文件：F#、HandleBars、Markdown、Python、Java、PHP、Haxe、Ruby、Sass、Rust、PowerShell、Groovy、R、Makefile、HTML、JSON、TypeScript、Batch、Visual Basic、Swift、Less、SQL、XML、Lua、Go、C++、Ini、Razor、Clojure、C#、Objective-C、CSS、JavaScript、Perl、Coffee Script、Dockerfile。是一款非常棒的代码编辑器。

启动安装

1.png

默认为所有用户进行安装

2.png

阅读协议并选择同意，然后点击下一步

3.png

默认安装目录为 C 盘，不建议使用默认目录，选择自定义的安装目录进行安装

4.png

使用默认的开始菜单中的文件夹

5.png

勾选附加任务，虽然牺牲了桌面的简洁性，但是方便使用

6.png

选择下一步直到完成

9.png

PyCharm

编辑器除了 VSCode 以外的另一个选择就是 PyCharm，PyCharm 是 JetBrains 的另一杰作，做过 Java 开发的应该都使用过 IDEAL，也同样是 JetBrains 的优秀产品之一。

下载软件

官网地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

选择开源版本下载即可满足学习需求：

1.png

启动安装

双击安装包，启动安装：

2.png

点击“NEXT”继续

3.png

默认安装路径为 C 盘，不建议使用默认路径，自定义目录不要有中文、特殊字符和空格

4.png

勾选所有选项，方便快捷使用 PyCharm

5.png

选择默认菜单名

6.png

直到完成安装

8.png

基本配置

新建一个空文件夹，右击（在上面 Installation options 时勾选了 Open Folder ad project 才能使用）：

9.png

File --> Settings

10.png

找到项目的 Python Interpreter 添加一个 3.7 版本的 python，文档编写时尚未有支持 python 3.8 版本的 tensorflow，所以先添加一个 python 3.7 的环境：

11.png

选择 System Interpreter 然后找到您安装的 python 3.7 版本的执行程序，点击“OK”即可

12.png

返回上一层页面，将新添加的 python 3.7 应用到当前项目

13.png

在项目开发过程中可以通过以下方式快速切换 python 版本：

在项目的右下角点击当前 python 版本：

14.png

VSCode 插件

Code Runner

在插件面板的搜索栏输入，Code Runner，然后选中它进行安装

10.png

安装 MagicPython

使用与 Code Runner 一样的方法，找到 MagicPython 并进行安装

11.png

安装机器学习相关 python 库

tensorflow

不同的 python 版本对应的 tensorflow 版本不一样，对照表如下：

版本 Python 版本 编译器 构建工具
tensorflow-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1
tensorflow-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.24.1-0.25.2
tensorflow-1.13.0 3.5-3.7 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.19.0-0.21.0
tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0
tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3

尴尬的发现，本文使用的 anaconda 默认安装的是 python 3.8.3 找不到对应的 tensorflow 版本，只好创建一个新的 anaconda 环境来配置 python 3.7

打开 anaconda prompt

12.png

输入以下命令

conda create -n virtual python=3.7

13.png

输入 y 确认安装

14.png

安装成功

15.png

此时（base）表明当前的 anaconda 环境为默认的基础环境，我们需要激活刚刚新建的，使用如下命令

conda activate virtual

16.png

输入 python 校验版本，可以看到 python 版本已变为 python 3.7.9

17.png

打开 anaconda navigator 安装 TensorFlow：

18.png

选择“Environments”选择刚刚创建的虚拟环境 virtual，搜索 tensorflow:

19.png

勾选 tensorflow 和 tensorflow-gpu，并点击“apply”进行应用：

20.png

21.png

Jupyter notebook

命令方式启动 Jupyter notebook

打开 anaconda prompt，输入以下命令：

jupyter notebook

25.png

菜单栏启动 Jupyter notebook

22.png

启动成功后

23.png

anaconda navicator 中启动 Jupyter notebook

26.png

浏览器访问：http://localhost:8889/tree，不同环境端口可能不一样，默认是 8888，具体以实际输出为准

24.png

Linux 系统

系统配置
项目 配置 说明
虚拟机 VMware 15.X
操作系统 CentOS 8.1
内存 8G
处理器 4 核
硬盘 60G
位长 64 位
软件安装
Anaconda

下载 anaconda 的安装脚本

下载页面：https://www.anaconda.com/products/individual#linux

找到 Linux 安装版本，复制其连接，然后在 linux 系统使用 wget 进行下载：

2.png

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

1.png

如果官网下载太慢请转移到清华大学镜像地址进行下载：

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

1.png

启动安装

## 修改脚本的权限使其能够执行
chmod 755 Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
## 启动安装
./Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

3.png

红线位置需按下回车键确认

4.png

红线位置需要输入“yes”然后回车，确认同意协议内容

5.png

设置安装路径，直接按回车键，默认安装到/root/anaconda3 路径下：

6.png

此时输入 python 命令会提示命令不存在，需要配置环境变量

8.png

Python 基础

  • 人工智能

    人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

    132 引用 • 189 回帖
  • Python

    Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。

    543 引用 • 672 回帖 • 1 关注
  • 数字科学
    1 引用
福州 位置
1 赞同
793 96 159 135 56 10 333

相关帖子

回帖
AI(人工智能) 学习笔记

欢迎来到这里！

我们正在构建一个小众社区，大家在这里相互信任，以平等 • 自由 • 奔放的价值观进行分享交流。最终，希望大家能够找到与自己志同道合的伙伴，共同成长。

注册 关于
请输入回帖内容 ...
PeterChen
福州
回帖
0
 帖子
2
 积分
6908