Python機器學習中如何配置環境

小編給大家分享一下Python機器學習中如何配置環境，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

Anaconda安裝

anaconda官方鏈接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

點擊Get Started

點擊Download Anaconda installers

根據自己的操作系統，下載對應的安裝包。

安裝anaconda

一路點下去，安裝完成。

使用conda配置python3.6環境

目前python3比較穩定的版本為3.6，通過anaconda構建一個python3的虛擬環境。

首先我們看一下base環境的python版本。點開windows的搜索欄，輸入anaconda，打開Anaconda Prompt。

輸入命令

conda create -n pytorch python=3.6

構建一個叫pytorch的虛擬環境。并且激活環境，輸入一下命令。

Spyder配置與使用

Pycharm整體來看還是python最好的IDE，Spyder是Anaconda提供的IDE，是我認為在編輯一些簡單程序、或者調試程序比較好用的IDE。這里推薦一下。

打開Anaconda Navigator。

升級一下，并且切換一下我們剛剛激活的pytorch環境。

打開Spyder

可以選中部分代碼，按F9，只執行選中的代碼塊，很適合調試。

安裝PyTorch

登入PyTorch官網：PyTorch

選擇操作系統，cuda模式，復制安裝命令。

Anaconda Prompt激活pytorch環境，執行命令。慢慢等安裝吧。

如果你發現安裝很慢的話，建議給anaconda添加國內源。而且我不建議是清華源，因為太卡了。這里推薦一下北外的源。具體操作如下：

打開用戶目錄下的.condarc文件，更新成為如下內容。

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

命令行中執行命令清理緩存。

conda clean -i

安裝完成之后，查看pytorch版本。

conda list

以上是“Python機器學習中如何配置環境”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！