01. MAC环境配置Anaconda+PyTorch+PyCharm

已于 2024-11-24 19:45:29 修改
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分类专栏： AI学习 文章标签： python pytorch pycharm mac
于 2024-11-24 19:12:29 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jyzh33/article/details/144007220
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刚了解AI学习会发现，有两个主要学习Ai框架，Pytorch和TensorFlow。看招聘信息，对两个技术要求的频率也相似。很多招聘信息中的要求是，熟悉两者中的一个。

所以刚学习AI，我们先确定用哪个框架开始学。 按网上搜索的信息来看(本人还没有入门，具体情况暂不清楚)。
网上很多文章，比较两者的优缺点，不能明确推荐哪个。 本人准备先用从Pytorch开始学习。

Pytorch和TensorFlow

  • 20年之前开源项目，用TensorFlow的多
  • 近期的大项目用Pytorch的多，建议用这个框架

纯粹是入门半个小时人的极端说服自己的理解。

MAC BOOK 配置Pytorch环境

项目版本说明
MAC OSMonterey 12.0当前PyTorch官网提示，macOS 10.15 (Catalina)以上就可以
AnacondaAnaconda3-2024.10-1-MacOSX-arm64.pkg (根据自己需求安装,我是安装当前最新版本）环境管理工具
Conda24.9.2安装Anaconda会默认安装
CudaMAC 不用安装详细的看下面文章
Homebrew使用Anaconda，不需要安装
Python3.12当前PyTorch官网建议用3.9~3.12
PyTorch2.5.1当前官方显示的稳定版本
PyCharmPyCharm 2024.1.1开发编辑器
Jupyter Notebook编程和文档与一身，是用python进行数据科学、机器学习的神器

Anaconda : 管理安装包和管理环境的工具

Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本

更详细的了解可以到:
文章：http://www.360doc.com/content/24/1110/21/3075914_1139007553.shtml
视频：https://www.bilibili.com/video/BV1AM4y1t7sF/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=09d53554bea8934c8a48fa6efadcd22c
Anaconda使用教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084

步骤1: 下载安装包

下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

在这里插入图片描述
MAC BOOK 查看自己处理器类型

arch
// 输出结果: arm64
步骤2: 检查是否安装成功

检查命令:

conda -V

安装成功: 会输出conda版本号
在这里插入图片描述
其它补充操作: 可能是环境变量没有加载
重新加载环境变量：

source ~/.bash_profile
// 或关闭命令窗终端，重新打开
步骤3: 配置Anaconda数据源

通常anaconda的默认源在境外，下载速度会非常慢甚至导致网络错误下载包失败，打开Anaconda Prompt使用以下方法将清华镜像添加到anaconda。

  • 查看当前数据源
conda info
// 看 channel url

在这里插入图片描述

  • 添加数据源(清华镜像数据源)
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 --set show_channel_urls yes
步骤4: Anaconda 基本配置和使用
步骤1: 创建环境

如果对创建环境的意义不理解，可通过上面提供的参考文章和视频，了解Anaconda的用途和作用。

  • 创建一个环境，在这个环境中配各种各样的包，就可以在这个环境中运行实现目标程序的运行
conda create -n 环境名

在这里插入图片描述

  • 查看当前conda所有环境
conda info --envs

在这里插入图片描述

步骤2: 激活(进入)环境(刚创建的环境)
conda activate 环境名称

前面变为环境名称，说明我们已经在新的环境里面。
在这里插入图片描述

步骤3: 在环境中安装工具包
  • 查看单签环境安装的包
// 在新建的环境里面运行
conda list

如果，没有安装过任何工具包，里面是空的
在这里插入图片描述

  • 安装Python； 这里安装了3.12版本
    本来安装了3.8。后面安装pytorch的时候，pytorch官网建议安装3.9~3.12版本的python。

其实创建环境的时候可以直接指定当前环境的python版本，会自动安装好指定版本的Python。命令: conda create -n 环境名 python=3.12
因为我们上面没有指定版本，所以另给环境设置版本

给环境设置python版本

// 在新建的环境里面运行
conda install python=3.12

在这里插入图片描述

CUDA 安装

  • 首先CUDA是什么? 百度就可以知道概念

CUDA 显卡的超级计算器
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它允许开发者使用GPU进行高效的并行计算。简而言之，CUDA将GPU变成了一个超级计算器，能够处理复杂的计算任务。然而，要使用CUDA，您的计算机必须配备NVIDIA的GPU，并且需要安装相应的驱动程序。

  • GPU是什么?

GPU显卡的超级计算器
图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU），又称显示核心（display core），显示芯片（display chip），视觉处理器（video processor），是一种用于处理图像和图形运算工作的协处理器 [1]，广泛应用在个人电脑、工作站和一些移动设备（如智能手机、平板电脑等）。
GPU作为硬件领域一个重要的分支，在科学计算、人工智能、游戏开发等领域应用广泛。商用GPU主要包括NVIDIA Geforce系列、AMD Radeon系列和 NVIDIA Tesla系列等，它们在图像处理等应用领域提供了高逼真的渲染效果，在科学计算等研究领域提供了强大的计算能力

  • 使用PyTorch为什么要安装CUDA?
    纯属说服自己的理解

AI开发是需要很大的算力能力，我们知道传统计算机运行应用的时候，算力是通过CPU进行。通过显卡GPU处理这些算力的能力是比CPU强很多(网上说的 ㅠㅠ) 。所以我们想用显卡的GPU算力能力，需要通过安装CUDA工具，就可以用到显卡的GPU算力。

那使用PyTorch能不能不安装CUDA?
可以！应为我们在PyTorch官网选择版本的时候，可以看到要么选择使用CUDA的，也可以选择纯CPU的。

在这里插入图片描述
注意: MAC版本是没有CUDA版本选择
在这里插入图片描述

到这里发现，用MAC开发就不需要安装CUDA！！！

MAC不能用CUDA，怎么用GPU计算？

pytorch在mac下默认使用的是cpu，因为mac没有cuda，所以需要安装苹果自己的metal库来支持深度学习框架使用GPU。

？？这里怎么安装metal库或怎么使用metal库，还没有理解，后续补充

  • 再就是在python代码里将对应的cuda代码修改为mps类别，主要包括以下这些：
## 使用 CUDA的代码
torch.cuda.is_available() #检查cuda是否可用
device=torch.device('cuda:0' if (torch.cuda.is_available()) else 'cpu') #cuda非空闲时使用cpu

## MAC环境下使用mps的代码
torch.backends.mps.is_available() #检查mps是否可用
device=torch.device('mps' if (torch.backends.mps.is_available()) else 'cpu') #mps非空闲时使用cpu

pytorch 安装

官网: https://pytorch.org/get-started/locally/

  • 根据官网提供的安装命令安装
    在这里插入图片描述
  • 检查是否安装成功
    查看conda环境下，安装包
conda list

在这里插入图片描述

  • 查看安装的pytorch能不能正常使用
    进入python命令环境
python

在这里插入图片描述
编写代码查看运行效果

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

在这里插入图片描述

PyCharm 使用

Python开发用什么开发工具好？最多的选择是VsCode和 PyCharm。
VsCode是免费，PyCharm收费。两个用的都多。本人因为Java开发用ntelliJ IDEA，所以继续使用熟悉的PyCharm。

步骤1：创建使用conda中创建的开发环境配置的项目

在这里插入图片描述

  • 创建的时候选择本地已存在的conda环境

在这里插入图片描述

步骤2：新建python文件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import torch
import sys

x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print("当前环境使用Python版本："+sys.version)

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 集编程和文档与一身，是用python进行数据科学、机器学习的神器。
它能够分段运行代码块，随时编写文档说明，有多种魔法函数…

使用PyCharm我们已经足够做编写python代码学习。但是网上看很多用Jupyter Notebook学习python和Ai。简单了解，他的好处是可以做简单的编写，又可以直接用文档形式记录。还有包含很多后续使用的魔法函数(这个要后续慢慢了解)。 先安装看怎么使用吧。

首先进入到conda中创建的环境里面

conda activate kimDev001

在这里插入图片描述

  • 安装命令
conda install jupyter notebook
  • 启动命令
jupyter notebook

启动成功后用下面的url可访问使用jupyter notebook
在这里插入图片描述
详细使用方式慢慢学
在这里插入图片描述

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5).键入“yes“接受许可，系统将提示您选择安装位置，默认位置对于大多数用户来说已经就可以。2.将pycharm文件进行解压，在bin文件中打开"终端"，输入"ls"，显示目录下所有文件，查看是否有pycham.sh可执行文件。2).下载完成后，使用“Ctrl-Alt-T”打开终端窗口，输入下述指令，安装Anaconda依赖；7.在激活环境下，输入”python“进行python命令界面，输入下述指令测试。2).如果有更新可用，conda将显示一个列表，并提示您确认更新：输入”y“即可。
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本文将详细介绍一下如何搭建深度学习所需要的实验环境. 这个框架分为以下六个模块, 显卡 简单理解这个就是我们常说的GPU,显卡的功能是一个专门做矩阵运算的部件,用于显示方面的运算,现在神经网络中绝大操作都是对矩阵的运算,所以我们当然可以将显卡的矩阵运算功能应用起来,来提高计算速度. 驱动 通常指NVIDIA Driver，其实它就是一个驱动软件，而前面的显卡就是硬件 cuda cuda是一个扩展包,能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅,它本质上是一套指令集,我们通过这个指令集来使用显卡的矩阵运算操
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1.官网下载最新版anaconda，一步步按指令下来，其中一步两个都打勾就不用配置环境变量。 win+R打开命令行，再输入cmd,然后输入以下指令后按回车，分别得到conda版本和python版本 2.深度学习离不开显卡，像tensorflow,pytorch都只支持英伟达显卡，当然没有显卡也可以，显卡主要起到训练加速的作用，关于显卡的配置主要涉及驱动和cuda工具包，cuda工具包可跟随pytorch一键安装，我们只需要检查显卡驱动是否正确安装。Alt+Ctrl+Delete打开任务管理器发现以.
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Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习、大数据处理和科学计算等领域。它包含了一系列用于数据分析和科学计算的软件包、库和工具，以及一个用于管理环境和依赖关系的包管理系统。Anaconda集成了Conda包管理器，它是一个强大的工具，可以用于安装、升级、删除软件包，并管理Python环境。Anaconda提供了预安装的Python和R编程语言环境，使用户可以立即开始使用这些语言进行开发和数据分析。
Mac搭建anaconda环境并安装深度学习库
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07-01 1万+
source ~/.bash_profile，如果路径中含user/xxx，需要更改用户为自己所在的目录路径，我这里用的opt目录，不用再改，所以直接source ~/.bash_profile，激活环境。根据自己的操作系统不同，选择不同的安装包Anaconda3-2024.06-1-MacOSX-x86_64.pkg，我用的还是旧的intel所以下载这个，下载和安装时，这里会变＊，每完成一个代码框，这里会变成数字码。备注： 因为老师给的安装没有用国内镜像，我统一加了国内镜像安装，速度会快些。
mac配置python环境（anaconda）
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09-05 2262
ImportError: No module named 原因1. python2 没有加 `__init__.py`解决方法原因2. 没有加入包的root路径解决方法pth 文件写一个笔记方便自己以后回查原因1. python2 没有加 __init__.py解决方法原因2. 没有加入包的root路径解决方法pth 文件..._python找不到包。1.1 可以用base环境，也可以根据你的工程创建新的环境（我理解“环境”就是下载的包放在哪里，到时候程序运行的时候从哪里找包）
Mac下Anaconda的安装和使用
KeepUP
11-29 3638
前提 在刚接触python的时候我想大多数人都会面临一个问题，我到底是选择2还是3，因为现在网上好多的资料和视频项目中都还是用的2，我们跟着学习的时候肯定也是首先从2开始学的，但是我们心里肯定也担心学2会不会跟不上技术的发展，毕竟3才是最新的，而且将来的项目势必也都会逐渐去支持最新的3，这个时候我们就有了既需要一个2的环境来学习以前的一些项目来入门，也需要3的环境来跟上最新的技术，就需要一个强大的...
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本教程介绍了如何在Mac OS系统中下载、安装、配置 Anaconda3，并介绍了换源的方法，最后介绍了常用的conda命令
mac anaconda配置pytorch
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要在Mac上配置Anaconda和PyTorch，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，下载并安装Anaconda3。在安装过程中，选择“仅为我安装”选项，并记下安装位置。例如，安装位置可能是：/Users/mac/opt/anaconda3。\[1\] 2. 打开终端，并激活PyTorch环境。在终端中输入以下命令：conda activate pytorch。这将激活PyTorch环境，以便在其中安装和运行PyTorch。\[2\] 3. 在PyTorch环境下安装Jupyter Notebook。在终端中输入以下命令：conda install nb_conda。这将安装nb_conda包，使得在Jupyter Notebook中可以选择不同的环境。\[2\] 4. 在默认路径下创建PyTorch环境下的Jupyter Notebook。在终端中输入以下命令：jupyter-notebook。这将打开Jupyter Notebook，并在默认路径下创建一个新的Notebook，可以在其中使用PyTorch。\[2\] 5. 最后，安装PyTorch。在终端中输入以下命令：conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch。这将使用conda包管理器安装PyTorch及其相关库。请注意，这个命令适用于在Mac上使用conda作为包管理器、Python作为编程语言的情况。如果你的环境不同，请参考PyTorch官方网站上的安装指南。\[3\] 通过按照以上步骤进行操作，你就可以在Mac上成功配置Anaconda和PyTorch了。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Mac下安装anaconda3，配置pytorch环境，安装jupyter](https://blog.csdn.net/weixin_42810939/article/details/124691635)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [MAC OS在anaconda中新建pytorch环境的步骤](https://blog.csdn.net/srr_lif/article/details/127182319)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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