AI环境搭建

部署运行你感兴趣的模型镜像

1. 安装anoconda 3.5.1
2. conda create -n tensorflow python=3.7.0
3. pip install tensorflow==1.15.0 -i  http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
4. python -m pip install --upgrade pip
5. pip install Pyhamcrest matplotlib tk sklearn scipy==1.1.0 Pillow==6.0.0 -i  http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
6. minist 碰到的问题
https://stackoverflow.com/questions/49901806/warning-please-use-alternatives-such-as-official-mnist-dataset-py-from-tensorfl

7.models练习

git config --global http.lowSpeedLimit 0

git config --global http.lowSpeedTime 999999

git config  --global   http.sslVerify "false"

git config --global http.postBuffer 2G

git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/models

下载models,复制到D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow_core

8. 安装torch
conda create -n torch python=3.7.0

pip install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing  --default-timeout=100 -i  http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --default-timeout=1000

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

搭建Python人工智能环境,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,下载并安装Anaconda或Miniconda工具。这两个工具都提供了Python开发环境所需的各种库和工具。在下载时,你可以选择安装Miniconda,因为它更轻量级。 2. 接下来,你需要选择Python的版本。在公司做人工智能的开发中,更常用的是Python3的版本。因此,建议你选择Python3。 3. 安装和测试Miniconda。按照安装向导的指引,将Miniconda安装到你的计算机上。安装完成后,你可以在命令行中输入"conda --version"命令来验证安装是否成功。 4. 安装和配置Pycharm。Pycharm是一款功能强大的Python集成开发环境,它提供了很多便于开发人员使用的功能和工具。你可以从官方网站下载并安装Pycharm,然后按照界面指引进行配置。 5. 安装和配置Jupyter。Jupyter是一个交互式的Python开发环境,它可以让你在浏览器中编写和运行Python代码。你可以使用conda命令来安装Jupyter,然后通过命令行启动Jupyter Notebook来开始使用它。 6. 最后,你还可以考虑搭建Python虚拟环境。虚拟环境可以让你在同一台机器上创建多个独立的Python环境,以便在不同的项目中使用不同的Python版本和库。你可以使用conda命令来创建和管理虚拟环境,并通过命令行配置开发环境。 综上所述,要搭建Python人工智能环境,你需要依次进行以下步骤:下载和安装Anaconda或Miniconda工具、选择Python3的版本、安装和测试Miniconda、安装和配置Pycharm、安装和配置Jupyter、搭建Python虚拟环境。这样,你就可以开始使用Python进行人工智能开发了。
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