Anaconda＋vscode＋pytorch环境搭建过程详解

1、安装Anaconda Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。在官网上下载https://www.anaconda.com/distribution/，因为服务器在国外会很慢，建议从清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。 2、安装VScode 需要在Anaconda再装VScode,因为Anaconda公司和微软公司的合作，不用在对进行VScode的配置。 3、安装Pytorch Pytorch是facebook公司发布的著名深度学 Anaconda、VSCode和PyTorch的环境搭建是深度学习和数据科学项目中常见的初始步骤。下面将详细解释这三个组件的安装与配置过程。 **Anaconda** 是一个广泛使用的开源Python发行版，它包括了conda包管理器、Python解释器以及众多科学计算所需的库。安装Anaconda时，由于官方服务器在国外，下载速度可能会较慢，推荐从国内的镜像站点如清华大学的镜像源下载，地址为：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。安装过程中，按照指示完成即可，通常会添加Anaconda到系统路径，使得conda命令可以在终端中直接使用。 **VSCode (Visual Studio Code)** 是一款强大的源代码编辑器，支持多种编程语言。在Anaconda环境中安装VSCode是因为Anaconda与微软有合作，这样可以避免额外的配置步骤。VSCode可以通过其官方网站下载安装，或者使用Anaconda Navigator中的"Environments"选项来安装VSCode扩展，确保集成开发环境的兼容性。 接下来，**PyTorch** 是Facebook公司开发的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到开发者喜爱。安装PyTorch需要访问其官网：https://pytorch.org/，根据自己的操作系统、Python版本和是否需要GPU支持选择合适的安装命令。在命令行窗口执行这个命令即可完成安装。 此外，**fastai** 是一个基于PyTorch的深度学习库，提供了一套简化的API，使得构建和训练模型更加简便。fastai可以通过conda或pip进行安装，使用如下命令： - Conda安装: `conda install -c fastai fastai` - Pip安装: `pip install fastai` 为了验证安装是否成功，可以编写一段简单的代码来加载fastai库，并进行模型训练。以下是一个示例，它下载并训练MNIST数据集的一部分（仅包含数字3和7）： ```python from fastai.vision import models, URLs, ImageDataBunch, cnn_learner, untar_data, accuracy def main(): path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) data = ImageDataBunch.from_folder(path) learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy) learn.fit(1) if __name__ == '__main__': main() ``` 如果代码运行无误且模型训练正常，那么就表明Anaconda、VSCode、PyTorch和fastai已经成功安装并配置好。 总结来说，搭建这样的环境是为了创建一个高效、便捷的深度学习工作流。Anaconda提供了管理和组织库的便利，VSCode作为强大的代码编辑器提供了丰富的插件和调试功能，而PyTorch和fastai则为深度学习项目提供了强大的工具。通过这些工具的组合，开发者能够快速地构建、训练和测试深度学习模型。