本篇文章给大家谈谈python深度学习环境配置，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、深度学习环境搭建指南(pycharm专业版本+远程服务器)
- 2、通过anaconda创建python深度学习环境
- 3、使用Anaconda配置Python开发环境
- 4、安装记录:Anaconda、PyCharm、Jupyter搭建Pytorch深度学习环境
- 5、python需要多少硬盘容量?
深度学习环境搭建指南(pycharm专业版本+远程服务器)
搭建深度学习环境，主要包含Nvidia-docker，cuda，cudnn，anaconda，Python以及pycharm专业版与远程服务器连接的步骤。以下为详细操作指南。首先，配置深度学习环境服务器（cuda+cudnn+anaconda+python）在GPU服务器上。参考Nvidia-docker教程进行配置。
打开Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹，在此处打开cmd，（点击路径后空白处输入cmd回车进入）输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。
在使用PyCharm进行远程开发与调试时，需注意保持本地与远程代码的一致性，特别是在调试服务器的配置与使用过程中。同时，了解如何配置与管理网络连接，解决校园网或特定网络环境下可能遇到的限制与问题，确保开发与调试的顺利进行。
通过anaconda创建python深度学习环境
通过Anaconda创建Python深度学习环境的步骤包括下载安装、创建虚拟环境、安装第三方库，以及管理包的安装路径。以下是详细的操作指南：首先，从Anaconda***下载并安装适合的版本，建议选择空间充足的磁盘进行安装。在Windows系统下，启动Anaconda N***igator，如果出现黑框，等待其关闭后继续操作。
输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。
对于基于Anaconda的配置方法，首先需下载Anaconda，通过conda命令进行操作。创建Python虚拟环境的命令为：conda create --name your_env_name python=9，激活虚拟环境使用conda activate your_env_name。
在深度学习领域，Anaconda是一个广泛使用的跨平台虚拟环境管理软件，它能够帮助开发者有效管理Python项目依赖包，避免不同项目之间依赖包冲突。Anaconda还具备安装Python依赖包的能力，与pip的作用类似。
使用Anaconda配置Python开发环境
1、使用Anaconda时，与VSCode或PyCharm等IDE的关联至关重要。在PyCharm中，通过设置、项目、Python解释器、添加器、添加本地解释器、选择现有环境（User existting Envirment），从下拉列表中选择“demo”环境即可关联。
2、配置Anaconda环境变量至关重要，确保在命令行中能直接使用conda命令。找到Anaconda的安装路径，通常为“Anaconda N***igator”快捷方式的文件位置。在控制面板中，编辑“Path”系统变量，将Anaconda安装路径及“\Scripts”添加至环境变量中。完成配置后，再次使用conda命令将显示相关信息。
3、使用`conda create -n py36 python=6`命令来创建名为`py36`的Python 6环境。删除环境 使用`conda remove -n py36 --all`命令来删除名为`py36`的环境。激活环境 在linux环境下，使用命令`source activate py36`（对于conda4，使用`conda activate py36`）来激活环境。
4、首先，安装Anaconda。访问***下载链接，下载并按照提示完成安装。然后，在Anaconda Prompt中安装Python。打开Anaconda Prompt，输入`conda install python`命令，根据提示操作即可完成安装。接着，配置环境变量。在设置中进入系统属性界面，设置用户变量的Path行，添加Anaconda的安装路径。
5、配置 Python 开发环境，对于数据科学、机器学习和数据分析工作尤为重要。Python 是一种广泛使用的编程语言，Anaconda 是其一个强大的[_a***_]版本，专为数据科学领域设计，内置众多用于科学计算、数据分析和机器学习的第三方库，同时附带 Conda 工具，实现包管理和环境管理。
安装记录:Anaconda、PyCharm、Jupyter搭建Pytorch深度学习环境
1、打开Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹，在此处打开cmd，（点击路径后空白处输入cmd回车进入）输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。
2、服务器上安装Anaconda及PyCharm和Jupyter配置 安装Anaconda首先在服务器的特定文件夹中下载Anaconda安装包，然后按照提示进行安装，输入yes，通常默认安装路径即可。安装完成后，使用source ~/anaconda3/bin/activate来激活基础环境base。
3、在服务器上安装Anaconda和配置PyCharm的远程解释器以及Jupyter，首先从下载并安装Anaconda开始。在指定文件夹内下载Anaconda安装包，安装时确认安装路径，一般默认即可，安装后通过source ~/anaconda3/bin/activate命令激活base环境。
4、Jupyter环境切换：在Anaconda Prompt中，通过conda install nb_conda来安装，再在Jupyter Notebook中更改Kernel以选择不同环境。 conda与Jupyter整合：通过激活conda环境，如pytorch，然后安装ipykernel并关联到Jupyter Notebook的kernel.json文件。
5、Jupyter Notebook调用pytorch环境的方法为，在Anaconda中安装特定插件，或通过命令卸载和更新插件以解决内核连接问题，之后在Jupyter中新建文件选择使用pytorch环境即可。以上步骤涵盖了从环境配置到安装成功，再到使用深度学习库的全过程，帮助Windows用户快速搭建pytorch开发环境。
6、PyTorch和CUDA的安装则通过***下载，选择对应版本，然后在Anaconda Prompt中运行安装脚本。设置VSCode的Python解释器为conda环境，并清理不必要的Python版本以减少干扰。最后，通过新建的test.py文件进行环境测试，确认安装和设置无误。在独立显卡和无显卡的设备上，运行结果会有所不同。
python需要多少硬盘容量?
1、现在电脑的各种配置均可以用来学习python，老的赛扬、奔腾4256m内存或者512内存即可，20g以上硬盘。一般来说能跑动winxp或者Linux就可以。最简单的是使用树莓派。单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。
2、一般来说，建议的配置至少包括4GB的内存，双核处理器，以及至少250GB的硬盘空间。当然，操作系统也需支持Python，常见的如Windows、macOS或Linux。此外，选择一个合适的开发环境同样重要，比如Anaconda或PyCharm等。值得注意的是，一个良好的显示器和键盘也能显著提高学习效率。
3、下载python需要多少流量25G左右。python共包含有8000个模块包，24G内存大小，再加上下载安装完成后加载的一些数据需要25G左右。python是由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
4、硬盘：至少有200GB的可用空间。操作系统：Windows、Linux或macOS。当然，如果你打算进行大型项目开发或使用Python进行数据科学或人工智能应用程序开发，则可能需要更高级的电脑配置。此外，在学习Python时，你还需要安装Python解释器和一些常用的库和工具。
5、系统盘50G即可，如果是固态可以不分区不过为了管理方便超过250G的建议分区安装在哪里都可以。现在python开发常用env环境，所需库在哪里都无所谓。若***用全局依赖安装则需要找一个容量大的盘符。相关资料 系统保留分区指的是Windows系统在第一次管理硬盘的时候，保留用于存放系统引导文件的分区。
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