C12-5 Mac中python设想遭遇搭建彩民之家论坛90667

2019-10-12 20:13 来源:未知

接下来访问以上这个地址:

6、python3中:就用python3 -m venv 虚拟环境名称来建立,不能用这一命令指定路径,因为会把后续的路径全部当成虚拟环境名称来建立多个虚拟环境,要指定路径,请自行看文档。

  1. 为什么使用cuda?
python -m pydoc -p 8000

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4.4 编译mxnet

下载最新源码,编译mxnet:

# clone源码git clone https://github.com/dmlc/mxnet.git ~/mxnet --recursive# 要求环境sudo apt-get updatesudo apt-get install -y build-essential libatlas-base-dev libopencv-dev# 编辑配置文件: mxnet/make/config.mkUSE_CUDA = 1 USE_CUDA_PATH = /usr/local/cuda USE_OPENCV = 1# 使用全部cpu核编译make -j$# 安装python包cd python# 使用前面安装的anaconda3环境/opt/anaconda3/bin/python setup.py install

此时,打开ipython交互环境,import mxnet,还是会报GOMP版本的错误。根据错误的信息,搜索各种答案,应该是当前系统的gcc版本是5.4,因此编译mxnet是支持了GOMP协议的4.0版本,而anaconda3使用的是gcc4.8编译,只支持GOMP协议的3.0。

最简单的方法,就是更新anaconda3的两个库文件:

# libgomp.soln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgomp.so.1 /opt/anaconda3/lib/libgomp.so.1.0.0ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgomp.so.1 /opt/anaconda3/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libgomp.so.1.0.0# libstdc  .soln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc  .so.6 /opt/anaconda3/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libstdc  .so.6ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc  .so.6 /opt/anaconda3/lib/libstdc  .so.6

因为opencv3的编译过程太麻烦,曾经尝试过编译opencv3的python2与python3,中途出了很多问题,最终的python2环境也始终无法应用。

后来找到一个简单方法,直接下载编译好的opencv3包,使用conda命令安装。

根据自己的版本,去下面地址下载对应的包:

比如,下载了包:opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2

直接使用conda命令安装:

/opt/anaconda3/bin/conda install opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2

在ipython交互下,import cv2不报错,即安装成功。

最麻烦的环境已经配置好了,可以开始你的MxNet探索了。

 

7、命令行中要激活虚拟环境:
source 路径/坏境名/bin/activate
会看到命令行最开头出现括号,并且其中就是你建立的虚拟环境名;退出用
deactivate

  1. 并且编译安装mxnet的gpu加速环境
  2. 及配置python接口。

  3. 安装ubuntu 16.04

  4. 安装cuda 8.0
  5. 安装anaconda3
  6. 编译mxnet 0.94
  7. 安装opencv3

 

8、虚拟环境就是独立建立一个文件夹,把python及安装的包独立出来;pyton2只维护到2020年,所以还是尽早熟悉python3吧,自己用过一段时间,感觉3比2简洁。

4.2 安装cuda

下载安装cuda环境,差不多2G,使用下面命令进行安装:

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda

在安装cuda之前,不需要先安装Nvidia的驱动程序,cuda已经包括了驱动。必须要注意一点的是:关闭bios的UEFI安全功能, 因为uefi出于安全性,要求所有内核模块必须要签名,像Nvidia这样的第三方驱动模块,签名不好弄。安装过程中,不关闭UEFI功能,始终无法加载nvidia模块。

使用nvidia-smi命令,如果显示正常,说明cuda安装成功。

那么这些包,具体有哪些选项,有哪些方法,你知道吗?下面介绍一种万能方法。

5、用
echo "backend: TkAgg" > ~/.matplotlib/matplotlibrc
这一命令写一个文件,内容是引号中的部分,然后重新启动python,一切正常。文档中显示TkAgg是一种API接口,未深入挖掘不知道什么原理。

彩民之家论坛9066777 2安装知识点

 

1、可以在命令行中输入pip install pyenv或virtualenv,安装;

目前最新的长期支持版本,安装一些新玩意的时候,少解决大量的依赖,比如最常用的gcc版本依赖。

你会看到这样的界面:

OSX系统自带有python语言,可以通过命令行中 python 命令进入python解释界面,并看到版本等相关信息,exit()可退出,如果只是看看哪个版本可以用python --version命令,系统默认的python为python2.7,因为有些系统文件是用python写的,所以我们不能轻易修改系统默认配置,比如说把新安装的python3.6修改成名为python,有可能造成系统崩溃就,再花时间去配置系统就得不偿失了。

环境配置,她就是一个磨人的小妖精,不注意的话,会让很多初学者折在里面。

在python开发过程中,经常会使用第三方包,或者内置的包。

但是开发项目等,需要用到虚拟环境来很方便的隔离不同的项目及安装的各种版本的包,因为包版本不同,有些用法也不同,可能随意升级会造成不必要的困扰。但brew安装的python,python3中默认安装了pyenv这一搭建虚拟环境的工具,而python2却并未安装,如果要用python2,就需要我们自己安装相关工具,有virtualenv、pyenv等,建议使用pyenv,命令简单,操作方便。python编译器建议使用pycharm,sublime也可以只是要用虚拟环境交互时就比较麻烦。原因自行搜索。所有下述所用命令注意空格。

  1. 在没有Linux环境的前提下,从头开始安装Linux环境与cuda

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一般安装了matplotlib后,都会出现这样的文件夹,可能不同版本的系统略有差异,但也不会差太多。

  1. 为什么使用MXNet?

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4、用ls -a命令看看根目录下是否存在.matplotlib这一目录:

集成Python大量包,方便,方便,还是TMD的方便。

使用命令:<注意,命令里python显示的API版本是根据这个来的,如果要查看不同版本的,请在这里区别>

2、安装完成后:virtualenv使用
virtualenv --python==python2 虚拟环境路径及名称,
自己刚安装因为不知道,按照python2 -m virtualen 名称,建立的虚拟环境也能用;
pyenv使用:
python2 -m venv 虚拟环境名称
来建立

这个……,据说scikit-image更好用呢。只是,目前图像领域的标配吧。为什么使用编译好的包安装?等你从源码编译安装过就知道了。

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查看目录.png

  1. 为什么使用anaconda3?

 

为此我们可以使用Homebrew或者anaconda这些非常好用的工具来管理python多版本共存的问题,并进行相应的库管理。自己使用的是Homebrew,用着还可以,前提是需要安装Xcode。相关安装教程,及python不同版本的安装都有大量资料可供参考,不再赘述,说下自己的使用经历。通过brew安装python后,其天然的将python2和python3与系统python隔离,避免我们使用python2版本时发生混乱,要查看区别可以使用python2 --version、python3 --version命令看路径就可。且二者均默认安装了pip包安装工具,只是python2中名为pip,而python3中为pip3,这样的安排也减少了不同版本命令混乱问题(注意,系统默认的python版本,并未安装pip工具,只有easy-install这一工具,但强烈建议不要用其安装pip工具)。

 

3、按照上述方法建立完成后,用pycharm进入上述虚拟环境,执行一个使用了matplotlib库的py文件时,会发现出现错误,显示python命令不能执行,因为matplotlib默认要去调用python而我们的虚拟环境使用的是python2,所以还需要修改下matplotlib的设置;

4.3 安装anaconda3

下载最新的Anaconda3版本(使用Python3),国内请使用清华大学的地址下载:

选择最新的4.3版本,差不多500M,下载下来使用命令安装:

sudo bash Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh 

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  1. 为什么使用opencv?

可以看到,所有的安装包,API信息都显示在这个界面,我们找一个试试,selenium吧

  1. 为什么使用16.04?

4.1 安装Ubuntu 16.04

使用etcher写入镜像到u盘,unetbootin写入的镜像老是会在校验文件的时候出现问题,目前16.04的镜像检查中已经能识别出unetbootin了,并会做相应的提示。

etcher可以用在mac,windows, linux环境下,下面是其界面:

彩民之家论坛9066777 8etcher界面

剩下的Linux安装,就是常规的步骤了,不述。

这还用说,玩深度学习,必备环境。

因为速度快,多API支持,多GPU支持,……

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