點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺(jué)”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”
重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

入門深度學(xué)習(xí)，很多人經(jīng)歷了從入門到放棄的心酸歷程，且千軍萬(wàn)馬倒在了入門第一道關(guān)卡：環(huán)境配置問(wèn)題。俗話說(shuō)，環(huán)境配不對(duì)，學(xué)習(xí)兩行淚。

如果你正在面臨配置環(huán)境的痛苦，不管你是Windows用戶、Ubuntu用戶還是蘋果死忠粉，這篇文章都是為你量身定制的。接下來(lái)就依次講下Windows、Mac和Ubuntu的深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置問(wèn)題。

一、Windows系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置

系統(tǒng)：Win10? 64位操作系統(tǒng)

安裝組合：Anaconda+PyTorch(GPU版)+GTX1060

開(kāi)源貢獻(xiàn)：伍天舟，內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)

1.1 打開(kāi)Anaconda Prompt

1、conda create -n pytorch python=3.7.0：創(chuàng)建名為pytorch的虛擬環(huán)境，并為該環(huán)境安裝python=3.7。

2、activate pytorch：激活名為pytorch的環(huán)境

1.2 確定硬件支持的CUDA版本

NVIDIA控制面板-幫助-系統(tǒng)信息-組件

2020年5月19日16:46:31，我更新了顯卡驅(qū)動(dòng)，看到我的cuda支持11以內(nèi)的

1.3 確定pytorch版本，torchvision版本

進(jìn)入pytorch官網(wǎng)：https://pytorch.org/get-started/locally/

因?yàn)楣俜皆刺耍@里使用清華源下載

1.4 鏡像中下載對(duì)應(yīng)的安裝包

清華鏡像：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

pytorch：

torchvision：

1.5 本地安裝

接著第一步，在pytorch環(huán)境下進(jìn)行安裝，依次輸入如下指令。

然后回到虛擬環(huán)境所在目錄，用conda install anaconda安裝環(huán)境所需的基礎(chǔ)包

1.6 測(cè)試

代碼1：

from future import print_functionimport torchx = torch.rand(5, 3)print(x)

輸出類似于以下的張量：

代碼2：

import torchtorch.cuda.is_available()

輸出：True

如果以上兩段代碼輸出無(wú)異常，表明環(huán)境搭建成功。

1.7 遇到的問(wèn)題

用下面命令創(chuàng)建虛擬環(huán)境報(bào)錯(cuò)

conda create -n py37_torch131 python=3.7

【解決方法】https://blog.csdn.net/weixin_42329133/article/details/102640763

環(huán)境會(huì)保存在Anaconda目錄下的envs文件夾內(nèi)

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels

【解決方法】：

https://www.cnblogs.com/hellojiaojiao/p/10790273.html

conda下載太慢問(wèn)題

【解決方案】https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

我直呼一聲清華NB！

cuda安裝

cuda歷史版本下載：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

要看NVIDIA的組件，自己的CUDA支持哪個(gè)版本，我是1060顯卡，所以我下的10.0版本的cuda

pytorch安裝

官網(wǎng)沒(méi)有我的組合，我滿臉問(wèn)號(hào)

這里我直接（別忘了先進(jìn)入剛創(chuàng)建的環(huán)境）

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

jupyter note如何進(jìn)入虛擬環(huán)境

python -m ipykernel install --name 虛擬環(huán)境名

1.打開(kāi)Anaconda Prompt,輸入conda env list 查看現(xiàn)有環(huán)境

2.輸入activate name（name是你想切換的環(huán)境）

3.conda install ipykernel 安裝必要插件

4.python -m ipykernel install --name Name 將環(huán)境添加到Jyputer中（Name是此環(huán)境顯示在Jyputer中的名稱，可自定義）

刪除內(nèi)核

jupyter kernelspec remove 內(nèi)核名稱

報(bào)錯(cuò)[Errono 13]

[Errno 13] Permission denied: ‘/usr/local/share/jupyter’

為此，需要添加–user選項(xiàng)，將配置文件生成在本賬戶的家目錄下。

python -m ipykernel install --user --name py27-caffe-notebook

至此，添加kernel完成。查看已有的kernel：

jupyter kernelspec list

刪除已有的kernel

jupyter kernelspec remove kernelname

以上的命令刪除僅僅是配置文件，并沒(méi)有卸載相應(yīng)虛擬環(huán)境的ipykernel，因此若要再次安裝相應(yīng)python虛擬環(huán)境的kernel，只需激活虛擬環(huán)境，然后

python -m ipykernel install --name kernelname

conda安裝一半總失敗

把文件下載到本地，進(jìn)入該文件的目錄，然后用命令

conda install --offline 包名

二、Mac深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置
?

安裝組合：Anaconda+PyTorch(GPU版)

開(kāi)源貢獻(xiàn)：馬曾歐，倫敦大學(xué)

2.1 安裝Anaconda

Anaconda 的安裝有兩種方式，這里僅介紹一種最直觀的- macOS graphical?install。

https://www.anaconda.com/products/individual里，Anaconda Installers的位置，選擇Python 3.7 下方的“64-Bit Graphical Installer (442)”。下載好

pkg 安裝包后點(diǎn)擊進(jìn)入，按下一步完成安裝即可。默認(rèn)安裝地點(diǎn)為~/opt。想用command line install 的，請(qǐng)自行參考：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os/

2.2 確認(rèn)下載情況

在Mac 的Terminal 里，輸入

python --version

確保安裝的Python 是3.x 版本。在Terminal 輸入

jupyter notebook

彈出網(wǎng)頁(yè)，即可進(jìn)入notebook。

在網(wǎng)頁(yè)右上角點(diǎn)擊Quit，或返回Terminal，command + c，退出notebook。

2.2.1 常見(jiàn)問(wèn)題

如果電腦中下載了多個(gè)Anaconda，運(yùn)行時(shí)可能出現(xiàn)沖突。在Terminal 中輸入

cd ~

返回home 目錄，輸入

cat .bash_profile

如果只能看到一個(gè)Anaconda 版本就沒(méi)有問(wèn)題。如果有多個(gè)則下載包時(shí)有可能

造成一定的沖突。用vim、nano 或其他文本編輯器把舊版本Anaconda 的

export PATH= ...

刪除。

2.3 虛擬環(huán)境和包的下載

用conda 去創(chuàng)建虛擬環(huán)境和下載對(duì)應(yīng)的包是很簡(jiǎn)單的一件事。

2.3.1 Graphic

點(diǎn)擊Anaconda-Navigator，可以看到自己下載好的應(yīng)用程序，左上角“Applications?on”應(yīng)該指向的是“base (root)”，左邊點(diǎn)擊“Environments”就可以看到自己建立的虛擬環(huán)境和對(duì)應(yīng)的包了。點(diǎn)擊左下角的Create 即可創(chuàng)建一個(gè)新的虛擬環(huán)境。

輸入環(huán)境名稱和python 的版本，點(diǎn)擊create 進(jìn)行創(chuàng)建。

之后在Home 頁(yè)面，確保左上角指向的是你剛剛創(chuàng)建的環(huán)境名，在這個(gè)環(huán)境下install jupyter notebook，注意原本裝的notebook 是在base 里的，不可通用。

回到Environments 中，可以看到在此環(huán)境中的所有包，左上方選擇All，然后輸入想要下載的包名

然后選中進(jìn)行下載

2.3.2 Command Line

用command line 完成以上的操作也很簡(jiǎn)潔。這次以Pytorch 為例。在Terminal 中輸入

conda create --name env_name

就可以創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境，叫“env_name”。輸入

conda env list

即可看到創(chuàng)建了的所有虛擬環(huán)境，其中打* 的就是當(dāng)前環(huán)境。輸入

conda activate env_name

進(jìn)入環(huán)境

conda deactivate

退出當(dāng)前虛擬環(huán)境，進(jìn)入base。

2.3.3 下載Pytorch

一般情況下Mac 是不支持CUDA 的。進(jìn)入https://pytorch.org/ 可以看到

pytorch 官網(wǎng)顯示當(dāng)前設(shè)備應(yīng)該用的下載語(yǔ)句。此情況，我的是

conda install pytorch torchvision -c pytorch

復(fù)制下來(lái)，粘貼到Terminal 中運(yùn)行就可以開(kāi)始下載了。

下載完成后，在Terminal 輸入

python3

之后import 兩個(gè)剛下載的包，確認(rèn)下載完成

import torchimport torchvision
print(torch.__version__)print(torchvision.__version__)

如果import 和輸出正常，配置就完成了！輸入

quit()

就ok 了。

2.4 額外情況

國(guó)內(nèi)如果直接用conda 下載，可能會(huì)很慢?？梢該Q下載源進(jìn)行加速。換源方法可參考下列資料中的Linux 部分：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87123943。

conda 下載中常會(huì)出現(xiàn)“Solving environment: failed...”的問(wèn)題，如果正常創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這位問(wèn)題應(yīng)該就是沒(méi)有問(wèn)題的，如果還發(fā)生，可以再創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境。

conda 的社群很大，基本上遇到的問(wèn)題很有可能有人遇到、有人解答，Google會(huì)是一個(gè)很好的解決辦法。

三、Ubuntu深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置
?

安裝組合：Anaconda+PyTorch(CPU版)或PyTorch(GPU版)

開(kāi)源貢獻(xiàn)：陳信達(dá)，華北電力大學(xué)

3.1 Anacond安裝

Anaconda和Python版本是對(duì)應(yīng)的，所以需要選擇安裝對(duì)應(yīng)Python2.7版本的還是Python3.7版本或其他版本的，根據(jù)自己的需要下載合適的安裝包。

下載鏈接：https://www.anaconda.com/download/#linux

點(diǎn)擊下面的64-Bit (x86) Installer (522 MB)，下載64位的版本。

下載完后的文件名是：Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh。

cd到Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh所在的目錄：

執(zhí)行bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh開(kāi)始安裝：

一直按回車直到如下界面，然后輸入yes：

這里直接回車安裝到默認(rèn)路徑，或者在>>>后輸入自定義路徑

等待安裝進(jìn)度條走完，然后出現(xiàn)下面的提示，yes是加入環(huán)境變量，no是不加入環(huán)境變量，這里我們以輸入no為例

接下來(lái)手動(dòng)加入環(huán)境變量，先cd到~，然后編輯.bashrc文件：sudo vim .bashrc

在最下面添加如下幾行(注意.后有空格)：

# 區(qū)分anaconda python與系統(tǒng)內(nèi)置pythonalias python3="/usr/bin/python3.5"alias python2="/usr/bin/python2.7"
. /home/cxd/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh

然后按esc + : + wq!保存

輸入source .bashrc來(lái)執(zhí)行剛修改的初始化文檔

下面輸入conda env list來(lái)試試環(huán)境變量是否設(shè)置成功：

試試剛剛設(shè)置的使用內(nèi)置python的命令：python2、python3

如果到這就結(jié)束的話，大家安裝包的時(shí)候肯定會(huì)無(wú)比煎熬～這里需要將anaconda換一下源（加入清華源）：

然后我們創(chuàng)建一個(gè)名為pytorch的虛擬環(huán)境，發(fā)現(xiàn)報(bào)了下面的錯(cuò)誤：

原因是我們沒(méi)有清除上次安裝留下來(lái)的源，輸入sudo vim ?.condarc，修改該文件的內(nèi)容（記得刪除default那行）：

然后輸入source .condarc，再次創(chuàng)建虛擬環(huán)境：

3.2 pytorch cpu版本安裝

打開(kāi)pytorch官網(wǎng)：https://pytorch.org/

激活剛剛創(chuàng)建的虛擬環(huán)境：conda activate pytorch在安裝之前先添加下面這個(gè)源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch

然后輸入下面代碼：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

等到安裝好后測(cè)試一下是否安裝完成：

import torchprint(torch.__version__)

輸出如下則安裝成功：

3.3?pytorch-gpu安裝

3.3.1 GPU驅(qū)動(dòng)安裝

檢測(cè)顯卡類型

執(zhí)行命令：' ubuntu-drivers devices'

== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==modalias : pci:v000010DEd00001C8Dsv00001028sd0000086Fbc03sc02i00vendor   : NVIDIA Corporationmodel    : GP107M [GeForce GTX 1050 Mobile]driver   : nvidia-driver-390 - distro non-freedriver   : nvidia-driver-435 - distro non-freedriver   : nvidia-driver-440 - distro non-free recommendeddriver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.3 ==modalias : pci:v00008086d0000A370sv00008086sd000042A4bc02sc80i00vendor   : Intel Corporationmodel    : Wireless-AC 9560 [Jefferson Peak]manual_install: Truedriver   : backport-iwlwifi-dkms - distro free

大家可以看到，這里有個(gè)設(shè)備是GTX1050。推薦安裝驅(qū)動(dòng)是440。

安裝驅(qū)動(dòng)

安裝所有推薦驅(qū)動(dòng)

sudo ubuntu-drivers autoinstall

安裝一個(gè)驅(qū)動(dòng)

sudo apt install nvidia-440

3.3.2 安裝cuda

cuda安裝需要對(duì)應(yīng)合適的顯卡驅(qū)動(dòng)。下面是驅(qū)動(dòng)和cuda的版本對(duì)應(yīng)關(guān)系

Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver VersionsCUDA Toolkit    Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver VersionCUDA 10.2.89    >= 440.33   >= 441.22CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)   >= 418.39   >= 418.96CUDA 10.0.130   >= 410.48   >= 411.31CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) >= 396.37   >= 398.26CUDA 9.2 (9.2.88)   >= 396.26   >= 397.44CUDA 9.1 (9.1.85)   >= 390.46   >= 391.29CUDA 9.0 (9.0.76)   >= 384.81   >= 385.54CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)   >= 375.26   >= 376.51CUDA 8.0 (8.0.44)   >= 367.48   >= 369.30CUDA 7.5 (7.5.16)   >= 352.31   >= 353.66CUDA 7.0 (7.0.28)   >= 346.46   >= 347.62

cuda下載鏈接：http://suo.im/6dY8rL

Installer Type選擇第一第二個(gè)都可。但是要在獲得cuda文件后先檢測(cè)gcc版本。下面以第一個(gè)runfile(local)安裝方式為例。

安裝gcc

linux一般會(huì)自帶了gcc，我們先檢測(cè)一下自己系統(tǒng)的gcc版本

gcc --version

而cuda的gcc依賴版本在官方文檔的安裝指南上會(huì)給出

如果版本和cuda依賴gcc不對(duì)應(yīng)，就安裝cuda需要的版本

sudo apt-get install gcc-7.0sudo apt-get install g++-7.0

安裝完成后需要更換系統(tǒng)gcc版本

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 50

選擇需要的版本

sudo update-alternatives --config gcc
  選擇       路徑          優(yōu)先級(jí)  狀態(tài)------------------------------------------------------------* 0            /usr/bin/gcc-9   50        自動(dòng)模式  1            /usr/bin/g++-9   50        手動(dòng)模式  2            /usr/bin/gcc-7   50        手動(dòng)模式

輸入前面顯示的編號(hào)即可。

安裝cuda

sudo sh cuda_你的版本_linux.run

配置環(huán)境變量

sudo vim ~/.bashrc

將下面的命令復(fù)制進(jìn)去

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:$PATH}}    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

檢查是否安裝成功

nvcc -V

3.3.3?安裝cudnn

https://developer.nvidia.com/cudnn ? ?選擇對(duì)應(yīng)cuda的版本即可

然后將cudnn解壓后的include和lib64文件夾復(fù)制到cuda中

sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda-10.2/include    #解壓后的文件夾名字為cuda-10.2  sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda-10.2/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn.h   /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn*

3.3.4 安裝pytorch-gpu

conda安裝：

# 選擇自己對(duì)應(yīng)的cuda版本conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

pip安裝：

pip install torch torchvision -i  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

?
四、寫在最后
?

所有的深度學(xué)習(xí)環(huán)境安裝指南到這里就結(jié)束了，希望能解決你面臨的環(huán)境配置難題。關(guān)于實(shí)踐項(xiàng)目，可以結(jié)合阿里天池的學(xué)習(xí)賽進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)賽（進(jìn)行中，5832人參與）

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/forum

cv實(shí)踐學(xué)習(xí)賽（進(jìn)行中，1933參與）

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/forum

nlp實(shí)踐學(xué)習(xí)賽（進(jìn)行中，573人參與）

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/forum

小白團(tuán)隊(duì)出品：零基礎(chǔ)精通語(yǔ)義分割↓↓↓
下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版，涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
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下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

交流群

歡迎加入公眾號(hào)讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺(jué)、傳感器、自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、檢測(cè)、分割、識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競(jìng)賽等微信群（以后會(huì)逐漸細(xì)分），請(qǐng)掃描下面微信號(hào)加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三?+?上海交大?+?視覺(jué)SLAM“。請(qǐng)按照格式備注，否則不予通過(guò)。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會(huì)請(qǐng)出群，謝謝理解~

保姆級(jí)教程：深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置指南?。╓indows、Mac、Ubuntu全講解）

一、Windows系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置

1.1 打開(kāi)Anaconda Prompt

二、Mac深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置?

三、Ubuntu深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置?

3.2 pytorch cpu版本安裝

3.3?pytorch-gpu安裝

3.3.1 GPU驅(qū)動(dòng)安裝

檢測(cè)顯卡類型

安裝驅(qū)動(dòng)

3.3.2 安裝cuda

安裝gcc

安裝cuda

配置環(huán)境變量

3.3.3?安裝cudnn

3.3.4 安裝pytorch-gpu

?四、寫在最后?

保姆級(jí)教程：深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置指南?。╓indows、Mac、Ubuntu全講解）

二、Mac深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置
?

三、Ubuntu深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置
?

?
四、寫在最后
?