深度学习python的配置（Windows）

Windows下深度学习python的配置

　　1、安装包的下载

　　　　（1）anaconda

　　　　（2）pycharm

　　2、安装教程

　　　　（1）anaconda

　　　　　　　　a、降版本

　　　　　　　　b、换源

　　　　（2）pycharm

　　　　　　　　a、修改hosts

　　　　　　　　b、下载激活文件

　　　　　　　　c、修改配置

　　　　　　　　d、编译环境配置

　　3、深度学习的第三方库的安装

　　4、安装多个版本python

　　5、个人小习惯

　　6、推荐

　1、安装包的下载

首先，明白深度学习需要什么？python编程语言。pycharm编译环境。keras or keras-gpu？cuda & cudnn ？第三方库？等等一些列的问题，挨个踩坑，现在整理一下

网上有很多安装教程，但是质量良莠不齐，而且较为散乱。针对深度学习，将其整理，我已经按照这个步骤装个有个5-6遍了吧！

（1）anaconda　　

首先确定你要装的python版本，然后去选择anaconda版本，因为conda官网默认的是最新的python版本，由于各种网络框架的更新对于最新的语言可能有不支持的情况。所以建议不要用最新的。

比如最新版本3.7，而一般情况下我使用的是3.6。解决方案有三种，一、装最新版的anaconda，然后降python版本，这个可能slove environment会比较麻烦。二、直接装python3.6版本的anaconda。

三、使用虚拟环境创建python3.6，使用这种方案的前提是对版本管理和控制相当熟悉，尤其是在使用pip装包的时候一定要cd到对用的路径下面去pip，否则就会装到base环境下。这个后面会专门写一篇博客。

# 第一种方案：

https://www.anaconda.com/

有不同版本windows，mac，linux等等。还有图像界面安装和命令行安装，各求所需。如果出现一直solve environment，或者解决环境失败的情况，一般都是跟网络有关。

建议多试几次。实在不行就放弃这个吧，换一个思路。

# 第二种方案：直接安装相应版本的annaconda

比如：python3.6.5　　---->>>>> 　　Anaconda3-5.2.0(python 3.6.5)    其他版本自行百度
anaconda的历史发行版本：下载地址https://repo.continuum.io/archive/

（2）pycharm

截止2020年3月20号，目前最新版的pycharm版本2019.3.4，建议不要下载最新版的，因为网上可能找不到合适的激活码，因此，

可以考虑pycharm的历史版本：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html

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

当然是下载专业版的，很多功能比社区版的好用。不过需要激活，不过激活这事情对于现在的网络的世界简直不能太容易！！！

2、安装教程

（1）anaconda

直接去官网下载，但是存在一个问题，就是很多包跟不上版本的更新，比如keras-gpu只能支持3.6，但是anaconda装的是最新版的python3.7（当前时间20190123）据说不久就能支持3.7了。那都是后话！

那么问题来了？怎么办？

别慌。。。降版本，降版本的命令也很简单。安装完anaconda之后打开anaconda prompt输入conda install python=3.6

首先会自动解决环境问题，可能时间会有点长。等就好了。不过解决完环境问题之后，还是会出现一点点问题。就是在安装python3.6的时候会安装一系列的包，在安装的过程中很慢，而且超过1M的会安装失败。

那么问题又来了？怎么办？两种解决方案

1、就是锲而不舍，在网络状况良好的情况下，等小的安装完成之后，再次conda install python=3.6直至所有的包都安装完成。否则就是版本没降下来。

2、换源。同样在conda install python=3.6之前先换源。同样的在anaconda中输入下面一种源。然后开始降吧。

最近出现一个情况，好像是清华的源不太好用，具体原因不清楚。注意：在安装完成之后记得删源，以免以后在pycharm或者conda install安装其他包出现问题。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 
conda config --set show_channel_urls yes

安装完成之后最好再把这些源删掉。防止后面装第三方库出现问题。那么如何删源呢？换回conda的默认源。查看了conda config的文档后，发现直接删除channels即可。

conda config --remove-key channels

如果关于换源没看明白？还是看原文吧　　https://blog.csdn.net/observador/article/details/83618540

安装完成之后呢，python3.6就算完成了。第一步大功告成！

（2）pycharm

其实pycharm的安装没有太大问题主要是安装之后激活码的问题。

安装完成之后。

1、修改一个文件。C:WindowsSystem32driversetc就是这个文件夹下的hosts文件

修改hosts文件是为了使用激活码激活pycharm的关键。

打开之后，在最后一行加上一句话：　　#0.0.0.0 account.jetbrains.com

2、修改两个文件，首先找到自己的pycharm的安装路径。D:PyCharm 2018.3.5in这是我的。

如果下载最新版的pycharm版本，可能只有pycharm64.exe.vmoptions，没有pycharm.exe.vmoptions，此时就建议去历史版本里下个旧点的。

 3、下载一个文件，并将其放在步骤2中bin的文件夹下。

JetbrainsCrack-release-enc.jar下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1Uy4eCAtYg7nOW_tmYfCsNQ 　　提取码：5pvs

这个破解补丁网上可以去搜，因为随着版本的更新，补丁也会更新，再使用这个可能就不好使了，在这里主要讲述流程，就是去网上下载pycharm的破解补丁。

4、修改两个文件，步骤2中bin文件夹中的两个文件pycharm.exe.vmoptions和pycharm64.exe.vmoptions

打开之后在这两个文件之后添加一句话：-javaagent:D:PyCharm 2018.3.5inJetbrainsCrack-release-enc.jar　　注意标黄的部分是自己的安装路径

 5、关闭这些乱七八糟的东西。启动pycharm。进入激活页面输入下面激活码就可以永久激活了。

当然，这个激活码也可能随时失效，所以，激活码还得自己去网上找一下。

ThisCrackLicenseId-{
“licenseId”:”11011″,
“licenseeName”:”WeChat”,
“assigneeName”:”IT–Pig”,
“assigneeEmail”:”1113449881@qq.com”,
“licenseRestriction”:””,
“checkConcurrentUse”:false,
“products”:[
{“code”:”II”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”DM”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”AC”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”RS0″,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”WS”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”DPN”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”RC”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”PS”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”DC”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”RM”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”CL”,”paidUpTo”:”2099-12-31″},
{“code”:”PC”,”paidUpTo”:”2099-12-31″}
],
“hash”:”2911276/0″,
“gracePeriodDays”:7,
“autoProlongated”:false}

6、开始欢乐的使用吧。开始配置python环境。不要使用创建的虚拟环境。除非做很多大型项目，当我没说。

打开pycharm的设置，选择自己的interpreter。不建议使用虚拟环境是针对不会管理本机电脑上的python版本的新手而言，如果很熟悉，你看到这里就可以退出了！

在existing environment中找到自己anaconda安装路径下的python。

到这里就算配置完成了。

3、深度学习的第三方库的安装

 安装keras-gpu会自动，会自动装tensorflow和tensorflow-gpu会自动安装。并且会将cuda和cudnn也会安装上。就是说基本上只要安装了这个。深度学习的GPU配置就算差不多完事了。

剩下的都不是问题。如果需要安装pytorch：请见https://zhuanlan.zhihu.com/p/80857787

安装这部分一定要注意，自己想要安装的keras版本和tensorflow版本。确定完成之后只需要装keras-gpu+对应版本即可，此时它会自动去匹配tensorflow版本。

（1）第一种安装方式——通过pycharm安装，keras-gpu，选择keras-gpu的2.2.0版本，自动回安装tensorflow的1.10.0版本。

（2）第二种安装方式——conda install keras-gpu=2.2.0，建议先使用第一种安装方式。

 4、个人小习惯

（1）修改主题背景。

当然也可以选择自己喜欢的字体和大小。

（2）设置缩放快捷键

放大

缩小

5、安装多版本python

有时候因为需要不得不安装多个版本python，安装多个python版本最大的问题就是安装包的管理。所以踩坑记录`

推荐使用anaconda创建虚拟环境。关于conda的命令介绍

1. conda list：查看安装了哪些包。
2. conda install package_name(包名)：安装包
3. conda env list 或 conda info -e：查看当前存在哪些虚拟环境
4. conda update conda：检查更新当前conda
5. conda -h可查看更多帮助

conda 的包管理功能是对 pip 的一种补充，如果需要安装一些第三方库，可以使用conda install

1、使用conda prompt，安装python3.6，需要安装别的版本，自行修改。

conda create --name py36 python=3.6 

--name后面的名字可以自己随意修改，创建完成之后后在anaconda3envs里出现这个虚拟环境，进去之后同样会有一个python.exe，scripts和libssite-packages，

这个和anaconda3下也有这两个目录，这就是不同版本。如果需要安装包，第一种方式，就是在pycharm里选择interpreter-exist environment中找到anaconda3envspython.exe,

然后就可以正常点加号进行安装了。

第二种方式就是用命令行进行安装，这个时候需要进入到相应python版本的相应的scripts文件下，因为在这个文件下有pip，如果直接pip，就会因为系统环境变量的原因，

造成包的混乱，最终导致的结果就是卸载所有，重新安装。所以一定要慎重。

如果使用conda install安装的包，虚拟环境是无法使用的。因为它是针对anaconda3文件下的python.exe安装的包

2、安装完成之后，会询问是否激活虚拟环境，此时

activate py36

3、如果又不需要虚拟环境怎么办？

# 删除虚拟环境
使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 即可删除。
# 删除虚拟环境中的包
使用命令conda remove --name $your_env_name  $package_name（包名） 即可。

 6、推荐

 （1）Notepad++一款很好用的软件　　https://notepad-plus.en.softonic.com/

（2）snipaste一款很好用的截图软件　　http://soft.onlinedown.net/soft/583826.htm

（3）everything一款很好用的搜索软件　　https://everything.en.softonic.com/

我是尾巴~

这件事已经拖拉很长时间了，终于把它弄完了。20190423貌似今天是世界读书日。

给自己定个小目标今年看完三本书！！！

这世界上的一切并不是以“有用”是否来很衡量的。