编程环境配置(updated)

作者分享了从IDE转向Emacs的过程,并介绍了MacOS下的开发环境配置,包括Emacs插件auto-complete、iterm2分屏功能及zsh的增强工具oh_my_zsh和autojump。

以前学习编程的时候喜欢用IDE,认为这种有界面(interface)的编程环境非常方便,到后来接触Linux/Unix,开始接触命令行操作和远程代码协作,才发现有界面的IDE是多的无力,适应了一段时间之后,我已经发现自己深深的爱上了这种没有GUI的工作学习环境。


因为还在美帝学习,所以乘着资本主义的西风买了一台Macbook Pro,开始用上了Mac OS。OS是基于Unix的,就不得不提Emacs/Vi这两个大名鼎鼎的编辑器,我因为项目的原因(其他人都是用Emacs)选择了Emacs,刚上手的时候发现很不习惯,常用的copy/paste还有一些功能完全被重新定义,操作起来费时费力,各种ctrl和各种esc让我一时间很难适应,甚至一度怀疑Emacs是被过度炒作。但是坚持用了一个月,开始自己折腾自己上网找大牛的插件,发现真的越用越舍不得放弃。


这个编辑器我还在初步学习的过程中,但是我个人到目前为止发现最好的插件是auto-complete,这个插件可以让你像在IDE里一样拥有自动补全功能。emacs的配置我看到过一些大神说过,不要自己写lisp,去找那些大牛的写的插件来用。emacs的配置在网上有很多,很多可以借鉴一下。但是我认为,不一定要全部copy过来,因为有很多功能我现阶段基本用不到,等这个学习曲线上去了,自然就会自己去摸索很多自己需要的功能。


Mac自带的terminal+bash的组合已经非常强大,但是有一个叫iterm2的termina替代品非常好用,iterm2不仅拥有terminal所有的功能,其最吸引人的地方莫过于分屏。

如果不喜欢iterm2的原始主题,我推荐一个我最喜欢的主题,这个主题包适用于terminal iterm2,叫solarized,托管在github上。


还有一个bash的替代品:zsh

MAC不用另外安装zsh,系统本身自带了,国外大神开发了一个git项目叫oh_my_zsh,安装的方法如下:

wget https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh/raw/master/tools/install.sh -O - | sh

zsh有一个超级好用的插件,叫autojump,如果你厌烦了各种CD ls的话,autojump一定可以给你更高效的操作

安装:

brew install autojump

安装完了用emacs打开.zshrc,在plugin=(git)里面加上autojump,变成plugin = (git autojump)就行了

autojump需要你cd过一段时间之后才显示威力,他会慢慢学习你的操作,对每个你去的文件都有权重。分析你常去的几个文件。关于autojump的具体使用说明,可以google一下。
### 配置元学习开发环境的方法 #### 1. 环境需求分析 元学习是一种机器学习技术,旨在通过少量样本快速适应新任务。因此,配置元学习的开发环境需要依赖强大的计算资源和适合深度学习的框架支持。常见的深度学习框架如 PyTorch 和 TensorFlow 提供了丰富的工具来实现元学习算法。 为了高效运行元学习模型,建议安装 GPU 支持的深度学习库,并确保 CUDA 和 cuDNN 正确配置[^3]。此外,还需要 Python 编程语言及其科学计算生态的支持。 --- #### 2. 安装基础软件 以下是构建元学习开发环境的核心步骤: - **Python 环境管理** 推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来创建独立的虚拟环境,以便隔离不同项目的依赖项。例如: ```bash conda create -n meta-learning python=3.9 conda activate meta-learning ``` - **安装深度学习框架** 元学习通常基于 PyTorch 实现,因为它提供了灵活的动态图机制。可以通过以下命令安装 GPU 版本的 PyTorch(具体版本号需根据硬件兼容性调整): ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 如果不使用 GPU,则可省略 `--index-url` 参数并下载 CPU 版本。 - **其他必要库** 下列库对于数据处理、可视化和其他辅助功能至关重要: ```bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tqdm ``` --- #### 3. 数据集准备与预处理 元学习依赖于特定的数据结构,例如任务分布或类间划分。常用的数据集包括 MiniImageNet、Omniglot 和 CIFAR-FS。这些数据集可通过第三方库加载,或者手动下载并转换为适配格式。 以 Omniglot 数据集为例,可以借助 `torchmeta` 库简化流程: ```python from torchmeta.datasets import Omniglot from torchmeta.transforms import ClassSplitter, Categorical, Rotation dataset = Omniglot( root='data', num_classes_per_task=5, transform=Rotation([90, 180]), target_transform=Categorical(num_classes=5), dataset_transform=ClassSplitter(shuffle=True, num_train_per_class=1, num_test_per_class=15) ) ``` 此代码片段展示了如何定义每轮训练的任务数量和类别数[^4]。 --- #### 4. 模型实现与调试 元学习的经典方法包括 MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)、Reptile 和 ProtoNets。其中,MAML 是最常用的算法之一,其实现有赖于梯度更新策略。下面是一个简单的 MAML 训练循环示例: ```python import torch from torch.optim import SGD def maml_update(model, inner_lr, outer_lr, train_tasks, test_tasks): optimizer = SGD(model.parameters(), lr=outer_lr) for task in train_tasks: # 内部优化阶段 learner = model.clone() loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() inputs, labels = task outputs = learner(inputs) loss = loss_fn(outputs, labels) grads = torch.autograd.grad(loss, learner.parameters()) updated_params = {k: v - inner_lr * g for k, v, g in zip(learner.named_parameters(), grads)} # 外部优化阶段 with torch.no_grad(): for name, param in model.named_parameters(): param.copy_(updated_params[name]) optimizer.step() # 更新全局参数 ``` --- #### 5. 性能监控与调优 在完成初步配置后,推荐引入性能监控工具提升实验效率。Spring Boot 的 Actuator 功能虽然适用于 Web 应用程序,但对于深度学习项目而言,更合适的选项是 TensorBoard 或 Weights & Biases (W&B)[^1]。它们能够实时记录损失曲线、超参数变化及其他指标。 启动 TensorBoard 只需执行如下指令: ```bash tensorboard --logdir runs ``` --- ####
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