![PyTorch深度学习实战:从新手小白到数据科学家](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/744/33114744/b_33114744.jpg)
1.2 环境安装
工欲善其事,必先利其器。道路千万条,环境是第一条,环境是学习的第一步。本节主要介绍Python环境的选择及安装、PyTorch 1.2的安装、开发环境IDE。
1.2.1 Python环境的选择及安装
PyTorch既支持Python 2.7也支持Python 3.5+,由于Python 2在2020年1月1日停止更新,所以笔者推荐使用Python 3以上版本。
安装Python其实有不同的方法,最简单直接的方式是在Python官网上选择合适的版本下载并且安装。本节选择Python 3.6.5,读者也可以根据需求自行选择。可供选择的Python版本如图1.3所示。
下载好之后,直接单击安装。安装时注意勾选“Add Python 3.6 to PATH”选项,如图1.4所示,这样Python安装好之后将被添加到环境变量中,而不用手动添加。
单独安装Python比较简单,但安装常见的库(如Pandas、NumPy等)比较麻烦。最常见的安装方式是通过第三方打包好的软件统一安装,如通过Anaconda。它将常见的Python包打包发布,解决了独立安装时所遇到的版本冲突问题,唯一的麻烦就是安装包较大,约为700MB。在Anaconda官网下载区根据不同的平台选项选择不同的安装包。本书统一使用Windows平台,Anaconda目前提供的最新的Python版本是Python 3.7,如图1.5所示。
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图1.3 可供选择的Python版本
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图1.4 勾选“Add Python 3.6 to PATH”
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图1.5 下载Anaconda
选择下载64-bit的安装包,等待下载完成后直接单击安装。安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”,如图1.6所示,这样Anaconda中的Python就能够在计算机中任意位置被访问到。
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图1.6 勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”
安装完成之后,在CMD命令行中输入“Python”查看Python版本号。
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采用Anaconda的安装方式,NumPy、Pandas等这些常见的包都已经装好,接下来安装PyTorch。
1.2.2 PyTorch 1.2的安装
基于Python提供的pip工具或使用Anaconda提供的Conda命令,可以非常方便地安装其他Python库。PyTorch官网上提供了安装的选择,可以选择不同的操作系统,采用不同的安装方式,选择不同的PyTorch/Python版本,以及是否选择CUDA提供的GPU设备支持。PyTorch安装选项卡如图1.7所示。
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图1.7 PyTorch安装选项卡
在选项卡中选好配置后,选项卡下面的“Run this Command”栏中就会生成相应的安装命令,将其复制到CMD命令行中运行即可完成PyTorch的安装。使用pip3可能会报错,可以将pip3改为pip,到CMD命令行中执行即可。下面CMD命令行中的第二个pip安装的是PyTorch实现并训练好的一些关于计算机视觉处理的模型,如VGG-16、DCGAN等,可以基于这些模型进行微调,通过迁移学习技术快速满足业务需求。
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pip默认使用国外的镜像,速度较慢,通常推荐使用国内的豆瓣镜像。要使用豆瓣镜像需要配置pip.ini文件。首先进入用户根目录,笔者这里是“C:\Users\Administrator”,然后新建pip文件,在pip文件夹中新建pip.ini配置文件,在配置文件中配置国内的豆瓣镜像,具体配置如下。
![](https://epubservercos.yuewen.com/4F5521/17725769606720406/epubprivate/OEBPS/Images/38829_26_2.jpg?sign=1738844640-wXsXznOBgA9LaXZH0X0GPE8LniHrOZRN-0-939a852911ab3639bf8bb1b8a5bb4b4d)
国内镜像无论是安装PyTorch还是其他的Python库速度都很快,网络好时速度可以达到5MB/s。对于学习Python的读者,一定要配置Python镜像源。安装好PyTorch之后,在CMD命令行中输入“ipython”,打开Python终端检验PyTorch是否安装成功。
![](https://epubservercos.yuewen.com/4F5521/17725769606720406/epubprivate/OEBPS/Images/38829_26_3.jpg?sign=1738844640-fbjrVrjUPBKcf5MzatnjCXKccbeFkYCb-0-05a90ba472bbe27ce0bf3a4e88976a48)
至此,PyTorch已安装好,但要完成程序的开发,通常会借助一些IDE环境,这样做的好处很多,如断点调试、语法纠错、自动提示等,因此好的IDE环境可以减少潜在的开发效率。下面为读者推荐几款比较好用的编程环境。
1.2.3 开发环境IDE
第一个是网页版交互式的编辑工具Jupyter Notebook,其支持自动补全、内嵌图表等,不仅可以编辑Python代码,还支持MarkDown语法,是非常理想的教学实验工具。基于Anaconda的安装方式,实际上已经安装好Jupyter。如果没有安装好,可以直接使用pip install jupyter来完成安装。在CMD命令行中输入“jupyter notebook”就可以启动一个网页版的编辑器。其常见的使用技巧请参考随书代码chapter1文件夹中的课件IDE-introduce-xxx.html。
IDE环境有很多,如果读者已经有了熟悉的Python编辑环境,可以直接略过本节。但本节主要介绍本书所使用的IDE环境“Wing IDE 6.1”,这是一款小巧但功能强大的编辑环境,笔者非常喜欢它的断点调试功能,可以在其官网上下载。Wing IDE的常见使用技巧参见chapter1文件夹中的课件IDE-introduce-xxx.html。
另一个比较常用的IDE环境就是PyCharm,它拥有强大的插件选择和断点调试功能。读者可以自行在PyCharm官网下载,本节不再赘述。
IPython是一个交互式的Python执行环境,支持Tab自动补全,可以非常方便地进行代码的快速尝试和验证。通过安装Anaconda已经自动安装好IPython。如果没有安装好,可以使用pip install ipython进行安装,其提示效果如下。
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