ubuntu16.04配置量化投资tensorflow/pytorch深度学习环境
文章目录
- 1.安装cuda9.0
- 2.安装cudnn7.1
- 3.安装anaconda
- 4.安装vnpy
- 安装talib
- 5.安装tensorflow
- 6.安装tushare
- 7.测试通过
- 8.安装pytorch
1.安装cuda9.0
见https://mp.csdn.net/mdeditor/83957392#
2.安装cudnn7.1
解压之后会出现’cuda’这么一个文件夹
cd cuda
sudo cp -R * /usr/local/cuda/
3.安装anaconda
bash xxx.sh
记得:
source ~/.bashrc
4.安装vnpy
照着github上的步骤走。
其中sudo apt-get install libboost-all-dev
没装上。因为依赖包的问题。(已解决,换源即可)
在github下载v1.9.2版本。日后python3出来再换
https://github.com/vnpy/vnpy/releases
安装过程需要什么接口选什么
其中ta-lib没装上。
安装talib
- ubuntu安装talib
$ wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz$ tar zxvf 下载包$cd ta-lib$ ./configure --prefix=/usr$ make$ sudo make install
$ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/
$ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git$ cd ta-lib$ python setup.py install
若出现一下错误,可能是环境变量没有更新,重新开一个terminal就行。
转载自:https://blog.csdn.net/fortiy/article/details/76531700
- 如果是windows可以如下操作
打开 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib 找到对应python版本的的talib文件
cd到对应的下载文件夹
pip install TA_Lib‑0.4.16‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
ok
5.安装tensorflow
把之前备份的.cache文件夹复制过来就不用花太长时间下载了
pip install tensorflow-gpu
测试一下,如下没有输出错误就行
如果出现 错误可能是numpy版本太高了,
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.16
6.安装tushare
在移动硬盘中存有tushare-1.2.18-py2-none-any.whl
如果没有的话就去https://pypi.org/project/tushare/#files下载
pip install tushare-1.2.18-py2-none-any.whl
测试一下,没有输出错误就行
7.测试通过
8.安装pytorch
按官网的安装
https://pytorch.org/
pip install torch torchvision
ubuntu16.04配置量化投资tensorflow/pytorch深度学习环境相关推荐
- centos GPU tensorflow pytorch 深度学习 环境搭建
简要记录一下深度学习开发环境的搭建步骤,懒得编辑了,将就着吧. 总体流程参考文章:https://www.cnblogs.com/learn-the-hard-way/p/12318980.html ...
- 基于cuda10.0的pytorch深度学习环境配置
基于cuda10.0的pytorch深度学习环境配置(报错解决) 1.首先查看自己nvidia 显卡的版本,一般都能适用cuda10.0: 1.打开win+s 搜索nvidia控制面版,查看系统信息 ...
- 在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境(新手必看!简单可行!)
本人最近接触深度学习,想在服务器上配置深度学习的环境,看了很多资料后总结出来了对于新手比较友好的配置流程,创建了一个关于深度学习环境配置的专栏,包括从anaconda到cuda到pytorch的一系列 ...
- Win10配置pytorch深度学习环境
一.Win10配置pytorch深度学习环境 有一台装win10系统的电脑有两张显卡,所以尝试在win10上装环境了,之前在Ubuntu上安装过深度学习环境,相比起来还是Ubuntu的命令行配环境更方 ...
- 在腾讯云主机上搭建pytorch深度学习环境
在腾讯云主机上搭建pytorch深度学习环境 1.购置[腾讯云主机](https://cloud.tencent.com/? fromSource=gwzcw.234976.234976.234976 ...
- Ubuntu18.04 RTX2070 显卡驱动、Cuda、cudnn和Pytorch深度学习环境配置——亲测可用
这篇博文的主要目的是记录我在Ubuntu18.04下配置深度学习环境的过程,方便自己以后配置的需求,也供大家参考,减少跳坑,虽然我主要是在Ubuntu18.04下实践的,但经过在Ubuntu16.04 ...
- Win环境下配置PyTorch深度学习环境
目录 0.查看Nvidia驱动 1.下载torch和torchvision 2.安装torch和torchvison 3.YOLOv5环境配置 相较于tensorflow环境配置,PyTorch的配置 ...
- linux nvidia 361.run,Ubuntu 16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习环境配置
GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的Ubuntu 16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加C ...
- RTX4070ti-40系列显卡配置pytorch深度学习环境过程
这几天新配的4070需要安装深度学习环境,开始为了图简便把之前显卡的环境复制过来,结果有各种小问题,什么环境无法导入pytorch,显卡算力和torch的算力不匹配等小问题,导致两天才弄好,下面说下成 ...
最新文章
- 神秘粒子可让硬盘体积缩至花生米大小
- equals方法重写详解
- Python正则表达式如何进行字符串替换实例
- 我要3万取款机怎么取_7万的新宝骏RS-3怎么样?用车三个月后,车主说出了实话...
- CRC32(Cyclic Redundancy Check)循环冗余校验:推导
- node vue 合并项目_吐血整理最佳实践:SpringBoot整合Vue前后端分离开发
- 英伟达CUDA 10终于开放下载了
- eclipse New菜单项的显示问题
- MySQL性能优化 分区
- A311D项目开发总结
- elasticsearch与kibana踩过的坑
- [Shapenet V1数据集] obj格式转binvox格式文件出现全为0的错误
- gRPC Name Resolution
- Python str方法
- 如何一键查询名下所有银行卡?
- 前百度副总裁王京傲出任云骥智行CTO ,All in自动驾驶
- 大数据编程语言 Scala 进阶篇
- SOA、微服务结构、RMI、RPC、Rest、RestFul、Soap、WebService详解
- 线上比赛相关规则补充说明
- (swing读书笔记)Swing Look And Feel(1)
热门文章
- PHP大文件上传问题
- 超级计算机 26010,全球最强超级计算机搭载的SW26010处理器解析
- eclipse中文乱码解决_已解决-解决IntelliJ IDEA控制台输出中文乱码问题
- Spring Cloud Data Flow手动安装
- Tomcat SSL/HTTPS 单向认证
- pom文件报错_解决mac下tess4j文字识别报错问题
- Oracle怎么算开始一个会话,oracle – 随机获取ORA-08177只有一个活动会话
- python定义符号常量_python注释、变量、常量的学习
- cocos2d 屏幕適配_cocos2d-x 2.x屏幕适配基础
- springboot启动没反应_新特性:Tomcat和Jetty如何处理Spring Boot应用?