anaconda3 安装(自用,记录用)

文章详细介绍了如何卸载Anaconda,包括使用anaconda-clean清理工具和从控制面板卸载,以及删除相关文件夹和注册表信息。接着,讲述了Anaconda3的下载和安装步骤,强调了安装选项和环境变量配置。此外,还指导了如何配置Anaconda的清华源,并展示了检查安装成功的步骤。最后提到了修改环境保存路径和重装时可能出现的问题及解决方法。

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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档

目录

前言

一、anaconda 卸载

二、anaconda3安装

1.Anaconda下载

2.Anaconda配置

三、Anaconda3修改默认环境保存路径 



前言


一、anaconda 卸载

首先在开始菜单的anaconda目录,找到anaconda prompt

conda install anaconda-clean

这个命令安装一个anaconda的清理包,帮助用户清理各种配置文件。

安装好后,在同一窗口下输入命令

anaconda-clean --yes #一个一个删,途中需要输y
anaconda-clean #不询问,直接删。

anaconda-clean这个命令可能会将Anaconda的配置文件等都移动到备份文件夹里面,备份文件夹的位置在C:\Users\用户名.anaconda_backup,里面是一些配置文件和文件夹,直接删除。

删除 envs 和 pkgs 文件夹(这俩文件夹有几个G大小),然后再在安装的根目录中运行卸载程序,删除图片中的两个标红的文件:

在安装根目录中运行卸载程序

 然后在“控制面板”中,选择“添加或删除程序”或“卸载程序”,然后选择“Python 3.9(Anaconda)”或你的 Python 版本进行卸载。

有条件的小伙伴,用火绒或者uninstall tool清除一下注册表注册信息,注意,不是直接去删注册表!!

二、anaconda3安装

1.Anaconda下载

安装过程很简单,记得选择ALL Users,不勾选Add sys path 

2.Anaconda配置

点开系统环境变量,在path里面添加环境变量,根据自己的路径来配置

D:\APP\Anaconda3
D:\APP\Anaconda3\Scripts
D:\APP\Anaconda3\Library\bin
D:\APP\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
D:\APP\Anaconda3\Library\usr\bin

 通过cmd输入conda 命令检查下安装配置是否成功:

 可以看下python的版本已经是conda带的版本了:

继续在cmd里,通过输入下面命令配置为清华源:


conda config --add channels    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

 使用conda config --show channels查看是否成功

三、Anaconda3修改默认环境保存路径 

打开Anaconda Navigator

四、如果使用过程中和安装过程中报错而需要重装,需要彻底删除anaconda所有文件,严格按第一步删除步骤执行,在此记录两个很坑的错误:

此目录下一个.condarc文件需要手动删除,否则报错

还有各个地方的镜像版本与项目的requirement版本可能对不上,需要尽量避免使用国内镜像,更新速度跟不上

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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