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|用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了( 二 )


Anaconda 和 Mini-Conda 都是 Conda 的软件发行版 ， 其中预安装了一些非常有用的数据科学 / 机器学习软件包 ， 能节省很多时间 。 Anaconda 包含 150 多个在数据科学和机器学习中有用的软件包 ， 基本上包含了你可能需要的一切 ， 而 Mini-Conda 仅包含一些必需的工具和软件包 。
我推荐使用 Mini-Conda ， 因为我喜欢对所安装的软件包有（几乎）完整的控制权 。 清楚地了解你所安装的东西完全不是坏事 。 当然这还能帮你节省一些存储空间 ， 你也不会装上几十个你可能永远也用不上的奇怪软件包 。
要安装 Mini-Conda ， 请访问：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
下载 Windows 64 位版本的 Python3 安装工具 ， 然后像安装其它 Windows 软件一样安装它 。 一定要勾选询问你是否要将 Conda 和 Python 加入到 PATH 的勾选框 。
现在你可以通过以下命令检查 Conda 和 Python 是否安装成功 。 如果安装成功 ， 则会显示版本号；否则你可能需要再次正确安装 Mini-Conda 并将其加入到 PATH 。
下一步是安装 jupyter-notebook ， 请在命令行界面使用以下命令：
你可以通过运行 jupyter notebook 来验证安装 ， 这会帮你在浏览器上打开 Jupyter Notebook 。
设置开发环境
这一步很重要 ， 但很多人会忽视它 。 使用 Anaconda 这种包含所有已知软件包的工具是可以理解的 ， 但如果要开发自己的项目 ， 真正构建一些东西 ， 你可能还是需要一个专门针对该项目或你的工作性质的定制开发环境 。 使用专门虚拟环境的另一大优势是你可以将软件包与全局设置隔离开 。 这样 ， 就算你在该环境中使用软件包时搞错了 ， 你也可以轻松地丢弃它们 ， 而不对全局软件包产生任何影响 。
这也能让你灵活地使用任何之前版本的 Python 创建环境 。 这样 ， 你就可以避免使用那些还不稳定的新特性 ， 之后再根据支持情况选择是否升级 。
创建 Conda 环境还算简单 。 为了方便解释 ， 我创建了一个名为 tensorflow 的环境 ， 你可以将其改为任何名称 。 我将使用 Python 3.7 ， 因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持 。 顺便一提 ， 这将是安装 TensorFlow 的位置 ， 我还会创建一个名为 torch 的环境来安装 PyTorch 。
环境创建完成之后 ， 你可以使用以下命令进入该环境 ， 其中的 tensorflow 只是我们之前提供给该环境的名称 。
进入环境之后 ， 你会在提示框的左边看到类似这样的信息：
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如果你没在 Powershell 上看到这个信息 ， 那么你可能需要先在 Powershell 初始化 conda 一次：
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然后 ， 你可能会在左边看到 (base) ， 如上图所示 ， 此时你已不在任何环境中 。 之后 ， 你再进入任何环境 ， 你应该都会看见环境名 。
此外 ， 你还可以在环境中安装 nb 工具 ， 并将其链接到我们之前安装的 Jupyter Notebook 。
要将该环境注册到 Jupyter Notebook ， 可运行以下命令：
要退出 Conda 环境 ， 则运行以下命令：
现在按照同样的步骤创建一个名为 torch 的环境：
如果环境设置成功 ， 你可以在环境列表中看到它们 。
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要验证每个环境是否都已安装了各自的软件包 ， 你可以进入各个环境 ， 执行 conda list ， 这会显示该环境中已安装的所有软件包 。
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