重生之丹王，炼丹入门

引言

随大流读了个研，也确定了研究方向，就搞计算机视觉，今天起开始学习，简单做个笔记吧

1.环境配置

Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本，包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项，如今也成为了数据分析的标准环境。我们需要用它来完成各种工具的安装。

安装步骤：通过官网Anaconda | Anaconda Distribution直接下载安装或者使用清华源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装速度更快

使用教程：我们主要使用安装的Anaconda Prompt工具

在Anaconda 下，我们可以创建多个虚拟环境，每个环境配置不同的开发工具互不干涉

创建虚拟环境：conda create -n (环境名) python

查看当前所有环境：conda info --envs

进入指定环境： conda activate (环境名)

在环境下查看已安装包：conda list

打开Jupyter Notebook就可以编译代码了

CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。

安装步骤：在NVIDIA控制面板中打开系统信息的组件栏，确认电脑支持的CUDA版本（图中为11.7，为了配合PyTorch选择安装11.6版本）

前往官网https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive选择对应版本的CUDA下载安装

注意版本不要选错，这里是window10的选项

安装成功后，打开Anaconda Prompt，输入指令nvcc -V，就可以查看CUDA版本了

同时记得在环境变量中添加Anaconda，如图所示

PyTorch

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序，一个非常灵活和快速用于深度学习的研究平台。

安装步骤：由于从官网上下载太慢，所以直接从国内的源下载，Anaconda Prompt中需要安装的虚拟环境里输入指令：pip install torch torchvision torchaudio --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu116

注意：PyTorch版本需要和CUDA版本相对应，上面链接是针对CUDA11.6的，如果是其他版本需要去找对应的PyTorch、Torchvision、Torchaudio下载

验证是否安装成功

Python #进入python环境

import torch #如果pytorch安装成功即可导入

import torchvision #不报错即安装成功

print(torch.cuda.is_available()) #查看CUDA是否可用

print(torch.cuda.device_count()) #查看可用的CUDA数量

print(torch.version.cuda) #查看CUDA的版本号

OpenCV

OpenCV是一个开源的发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

安装步骤：在Anaconda Prompt中需要安装的虚拟环境里输入指令（这里使用清华源）：pip install opencv-python -i Simple Index

PyCharm

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。具备调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等功能。

安装步骤：前往官网https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows安装社区版就够用了。由于我们环境都是在Anaconda中配的，所以在PyCharm解释器要使用我们配好的虚拟环境，手动添加路径

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