【深度学习与NLP】——最全环境配置总指南

目录

一、Anaconda 的环境准备

1.下载和安装

1.1. 下载

1.1.1. 官网下载

1.1.2. 镜像站下载(官网下载速度慢可选)

1.2. 安装

2. 环境配置

2.1 Windows 平台

2.2 MacOS 和 Linux 平台

3. 环境验证

3.1 Windows 平台

3.2 MacOS 和 Linux 平台

二、VSCode 的安装和指令加载

1. 下载

1.1. 官网下载

1.2. 镜像站下载(官网下载速度慢可选)

2. 中文包扩展安装

3. 指令加载(可选,除非无法使用 code 指令)

三、『下载速度慢可选』更换 Anaconda 镜像源

1. 获取镜像源配置

2. 修改配置文件

2.1 Windows 平台

2.2 MacOS 和 Linux 平台:

3. 验证

四、用 VSCode 进行开发

1. 创建 conda 环境

2. 下载框架

3. 使用 Jupyter Notebook

五、『Windows 开发进阶』WSL2 的安装和使用

1. Windows 版本检查

2. 指令自动安装

2.1 从未安装过 WSL

2.2 安装过或不确定是否安装过

3. 手动安装

3.1 WSL 1 安装

3.2 检查 Windows 版本

3.3 启动虚拟机功能


一、Anaconda 的环境准备

1.下载和安装

1.1. 下载
1.1.1. 官网下载

点击链接打开 Anaconda 的官网点击『Download』按钮下载即可。

1.1.2. 镜像站下载(官网下载速度慢可选)

点击链接打开阿里源的 Anaconda 镜像安装包下载列表。

Windows & Linux:按下 ctrl+F打开页内关键词搜索

MacOS:按下 cmd+F打开页内关键词搜索

在弹出的窗口中输入当前年份加-,比如2023-,然后按下回车会自动跳转,找到最新的日期比如我这里最新的是 2023-04-25 01:492023-04-25 01:50

蓝色矩形框内的每一行内容,以Linux-aarch64.sh为例,Linux表示操作系统版本,aarch64CPU指令集的类型,.sh为安装包的文件类型。

指令集类型判断,一般直接购买的 Windows 电脑和在原本为 Windows 的电脑上安装的 Linux 系统为 x86_64,MacOS 的 Apple Siliconarm64,除此之外为 x86_64

1.2. 安装

务必勾选此选项,其余选项没有太大影响。

2. 环境配置

请务必保证安装完成后再进行当前环节。

注意:如果你的用户名是『中文』,那么请先修改为『英文』再继续接下来的步骤。

2.1 Windows 平台

右键任务栏打开搜索(默认是开启的)

按下 Win+ S打开搜索,输入 Windows PowerShell

右键选择 以管理员身份运行

 输入指令Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned

会弹出如上图的提示,键入Y按回车即可。

搜索 Anaconda Powershell Prompt 并以 管理员身份运行

 输入 conda init powershell 完成环境注入

2.2 MacOS 和 Linux 平台

打开『终端』输入以下指令

sudo conda init [shell 类型]
# [] 内为可选一般会自动识别,如果不行请指定,比如
# sudo conda init zsh
# sudo 是为了获得管理员权限,以便让 conda 注入环境配置

 输入指令后按 return 键完成会有以下提示

因为我已经注入过环境所以显示为『no change』,如果 Anaconda 在安装时候就已经完成了环境注入也会显示『no change』此时只要完成环境验证即可。

正常情况下显示为『modified』,若显示为『error』则表示注入环境出错,无法自己解决请寻求他人帮助或询问 ChatGPT。

3. 环境验证

3.1 Windows 平台

重新打开 PowerShell需要看到如图所示的内容

你发现原本的PS前多了一个 (base)

输入 conda -V 也可以正确显示版本号

3.2 MacOS 和 Linux 平台

重新启动终端之后需要看到如图所示的内容

你会发现在命令行的最前方出现了 base 环境的提示

输入 conda -V也可以正确显示版本号

二、VSCode 的安装和指令加载

对于 Windows 用户,安装时请务必勾选此项

并完成重启(测试时我并没有重启,并不影响后续步骤)

1. 下载

1.1. 官网下载

点击链接安装 VSCode,安装时的配置选择并不影响后续操作

1.2. 镜像站下载(官网下载速度慢可选)
  1. 打开官网,先点击下载按钮

我这里是 Mac 系统,具体以实际情况为准。

  1. 在弹出的下载窗口中复制下载链接

不同的浏览器右键效果不一样,以上为 FireFox 的样式

Chorme 需要打开下载列表:

Edge:

  1. 修改下载链接

我的下载链接是这样的:https://az764295.vo.msecnd.net/stable/695af097c7bd098fbf017ce3ac85e09bbc5dda06/VSCode-darwin-universal.zip

你只需要把 https://到第一个/ 之间的内容替换为 vscode.cdn.azure.cn即可,如:

https://vscode.cdn.azure.cn/stable/695af097c7bd098fbf017ce3ac85e09bbc5dda06/VSCode-darwin-universal.zip

把替换后的链接丢到浏览器的地址栏中并按下回车就会开始下载

2. 中文包扩展安装

『可选』安装中文插件,按如图所示操作即可。随后会提示重新启动 VSCode 点击确定即可。

3. 指令加载(可选,除非无法使用 code 指令)

仅适用于类 Unix 系统,对于 Windows 平台请看章节开头的安装细节

安装 code指令

Linux:按下 shift+ ctrl + P键打开显示所有命令的窗口

MacOS: 按下 shift + cmd + P 打开显示所有命令的窗口

输入 install command 会自动显示如下图所示的内容

点击 Shell 命令:在 PATH 中安装“code”命令即可完成code指令的安装

三、『下载速度慢可选』更换 Anaconda 镜像源

1. 获取镜像源配置

点击链接获取阿里源中 Anaconda 镜像源的配置,一般是如下形式(以官网为准)

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudmsys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudbioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudmenpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudpytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudsimpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

2. 修改配置文件

2.1 Windows 平台
  1. 打开 PowerShell,并输入conda config --set show_channel_urls yes生成 .condarc文件
  2. 确认当前位置是在 C:\Users\xxx的位置下

不在可以输入 cd ~ 到达

  1. 输入 code .condarc打开配置文件
  2. 将阿里源中 Anaconda 镜像源的配置替换进去,保存即可

2.2 MacOS 和 Linux 平台:

打开终端并输入:

cd ~
vim .condarc
  1. 然后按下 I编辑模式,并替换其中的内容
  2. Esc退出编辑模式,按下 :+ WQ 回车保存并退出

3. 验证

Windosw 打开 PowerShell,Linux 和 MacOS 打开终端,输入下面的指令:

conda config --show-sources

会出现如图所示的内容,其中的内容必须和阿里源中 Anaconda 镜像源的配置一样。

四、用 VSCode 进行开发

1. 创建 conda 环境

  1. 在桌面创建一个文件夹,并在其中创建一个 test.ipynb 的文件。
  2. 用 VSCode 打开该文件夹

      3. 选择刚刚创建的文件夹

  1. 打开终端创建 conda 环境:conda create -n test python=3.9

注意:Python 3.9 版本几乎适用于所有框架,大于 3.9 的版本可能会出现适配问题

有提示输入 y 即可

2. 下载框架

这里以 PyTorch 为例。

如果你没有显卡,或者只有集成显卡、N卡中 20 系以下的显卡请直接跳到第 2 步中下载 CPU 版本。

A 卡暂时无指南。

在刚刚打开的终端中输入 nvidia-smi

确定蓝色框部分的版本,我这个比较古早但是不影响

打开 PyTorch 官网,选择下载版本

上面可以自由选择,图片只是建议,但是 CUDA 的版本必须不大于刚刚在 nvidia-smi中看到的版本。

CUDA 的早期版本可以在此页面查找下载指令。

  1. 切换 conda 环境,在 VSCode 终端中输入 conda activate [你的环境]我刚刚创建的环境名称是 test,所以我应该输入 conda activate test
  2. 切换环境之后把生成的下载命令复制进终端并运行(注意蓝框位置,他提示你当前所激活的环境)

等待下载完成即可,有出现提示则输入 y 表示同意安装。

3. 使用 Jupyter Notebook

在扩展中搜索 PythonJupyter

安装它们。

打开创建的 test.ipynb 文件并激活相应的环境

 在所创建的环境中第一次运行代码

按下 shift+ Enter快速运行当前选中的单元格

点击安装等待完成即可,成功运行代码

五、『Windows 开发进阶』WSL2 的安装和使用

Windows 10 之前的版本无法使用 WSL 2。

在开始教程之前,Windows 10 的用户请先打开“设置”->“版本更新”,将 Windows 更新至最新版本,Windows 11 的用户可以直接从『指令自动安装』一节开始。

注意:以下的所有下载步骤都将面临下载缓慢、下载超时或者无法下载,暂时没有解决办法。

1. Windows 版本检查

“以管理员模式”打开 PowerShell 输入 winver并执行,记住下图中红框里的版本

如果你的版本高于(包括)版本 2004,适用于『指令自动安装』一节,低于版本 2004 适用于『手动安装一节』

2. 指令自动安装

不想使用 Unbuntu 请参照官网的指南。

2.1 从未安装过 WSL

“以管理员模式”打开 PowerShell 输入 wsl --install 后并执行,等待安装完毕后重启计算机即可,这个指令会帮助你下载 Unbuntu 发行版和 WSL 2。

2.2 安装过或不确定是否安装过

“以管理员模式”打开 PowerShell 输入wsl -l -v查看:已安装的 Linux 发行版和每个发行版的 WSL 版本。

没有就是没安装过,请回到 1.1 开始自动安装。

如果安装过了确认你的 WSL 版本,如果你的是 WSL 1 并想升级到 WSL 2 可以执行这个命令:wsl --set-version 注意:这个命令也会使你的 WSL 2 降级到 WSL 1。

完成后请重启计算机。

3. 手动安装

3.1 WSL 1 安装

“以管理员模式”打开 PowerShell 输入以下指令并执行

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

等待安装完成后不要重启你的计算机

3.2 检查 Windows 版本

如果你是 Windows 11 可以跳过这个步骤

根据官网的描述:

若要更新到 WSL 2,需要运行 Windows 10。

  • 对于 x64 系统:版本 1903 或更高版本,内部版本为 18362.1049 或更高版本。
  • 对于 ARM64 系统:版本 2004 或更高版本,内部版本为 19041 或更高版本。

不符合官网的描述,可以重启计算机并使用 WSL 1 了,这并不会对后续的教程有什么影响。

3.3 启动虚拟机功能

“以管理员模式”打开 PowerShell 输入以下指令并执行

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

安装完成并重启计算机后直接使用 wsl --install完成安装。

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