01. MAC环境设置Anaconda+PyTorch+PyCharm

刚相识AI学习会发现，有两个重要学习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。
    以是刚学习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，具体环境暂不清楚)。
网上很多文章，比力两者的优缺点，不能明白保举哪个。 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，发起用这个框架
  

  纯粹是入门半个小时人的非常说服自己的明白。
  MAC BOOK 设置Pytorch环境

项目版本阐明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 不用安装具体的看下面文章Homebrew利用Anaconda，不必要安装Python3.12当前PyTorch官网发起用3.9~3.12PyTorch2.5.1当前官方显示的稳固版本PyCharmPyCharm 2024.1.1开辟编辑器Jupyter Notebook编程和文档与一身，是用python
进行数据科学、呆板学习的神器

---

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，包罗了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罗在里面了，使得安装比常规python
安装要轻易，同时对环境可以统一管理的发行版本
   更具体的相识可以到:
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利用教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084
  步骤1: 下载安装包

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

MAC BOOK 查看自己处理器范例

1. arch
2. // 输出结果: arm64

复制代码

步骤2: 查抄是否安装成功

查抄命令:

1. conda -V

复制代码

安装成功: 会输出conda版本号

别的增补操纵: 可能是环境变量没有加载
重新加载环境变量：

1. source ~/.bash_profile
2. // 或关闭命令窗终端，重新打开

复制代码

步骤3: 设置Anaconda数据源

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

• 查看当前数据源
  

1. conda info
2. // 看 channel url

复制代码

• 添加数据源(清华镜像数据源)
  

1. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
3. conda config --set show_channel_urls yes

复制代码

步骤4: Anaconda 根本设置和利用

步骤1: 创建环境

   如果对创建环境的意义不明白，可通过上面提供的参考文章和视频，相识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
  

1. conda create -n 环境名

复制代码

• 查看当前conda全部环境
  

1. conda info --envs

复制代码

步骤2: 激活(进入)环境(刚创建的环境)

1. conda activate 环境名称

复制代码

前面变为环境名称，阐明我们已经在新的环境里面。

步骤3: 在环境中安装工具包

• 查看单签环境安装的包
  

1. // 在新建的环境里面运行
2. conda list

复制代码

如果，没有安装过任何工具包，里面是空的

• 安装Python； 这里安装了3.12版本
  原来安装了3.8。背面安装pytorch的时候，pytorch官网发起安装3.9~3.12版本的python
  。
  

   实在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
由于我们上面没有指定版本，以是另给环境设置版本
  给环境设置python
版本

1. // 在新建的环境里面运行
2. conda install python
3. =3.12

复制代码

---

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，它允许开辟者利用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使命。然而，要利用CUDA，您的计算机必须配备NVIDIA的GPU，并且必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、工作站和一些移动装备（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、游戏开辟等领域应用广泛。商用GPU重要包括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盛的计算能力
  

• 利用PyTorch为什么要安装CUDA?
  纯属说服自己的明白
  

   AI开辟是必要很大的算力能力，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) 。以是我们想用显卡的GPU算力能力，必要通过安装CUDA工具，就可以用到显卡的GPU算力。
  那利用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，可以看到要么选择利用CUDA的，也可以选择纯CPU的。

注意: MAC版本是没有CUDA版本选择

   到这里发现，用MAC开辟就不必要安装CUDA！！！
  MAC不能用CUDA，怎么用GPU计算？

pytorch在mac下默认利用的是cpu，由于mac没有cuda，以是必要安装苹果自己的metal库来支持深度学习框架利用GPU。
？？这里怎么安装metal库或怎么利用metal库，还没有明白，后续增补

• 再就是在python
  代码里将对应的cuda代码修改为mps种别，重要包括以下这些：
  

1. ## 使用 CUDA的代码
2. torch.cuda.is_available() #检查cuda是否可用
3. device=torch.device('cuda:0' if (torch.cuda.is_available()) else 'cpu') #cuda非空闲时使用cpu
5. ## MAC环境下使用mps的代码
6. torch.backends.mps.is_available() #检查mps是否可用
7. device=torch.device('mps' if (torch.backends.mps.is_available()) else 'cpu') #mps非空闲时使用cpu

复制代码

---

pytorch 安装

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

• 根据官网提供的安装命令安装
  
  
  
  
• 查抄是否安装成功
  查看conda环境下，安装包
  

1. conda list

复制代码

• 查看安装的pytorch能不能正常利用
  进入python
  命令环境
  

1. python

复制代码

编写代码查看运行效果

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

复制代码

---

PyCharm 利用

Python开辟用什么开辟工具好？最多的选择是VsCode和 PyCharm。
VsCode是免费，PyCharm收费。两个用的都多。本人由于Java开辟用ntelliJ IDEA，以是继续利用熟悉的PyCharm。
步骤1：创建利用conda中创建的开辟环境设置的项目

• 创建的时候选择当地已存在的conda环境
  

步骤2：新建python
文件

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

复制代码

---

Jupyter Notebook

   Jupyter Notebook 集编程和文档与一身，是用python
进行数据科学、呆板学习的神器。
它能够分段运行代码块，随时编写文档阐明，有多种魔法函数…
    利用PyCharm我们已经充足做编写python
代码学习。但是网上看很多用Jupyter Notebook学习python
和Ai。简单相识，他的长处是可以做简单的编写，又可以直接用文档形式记录。还有包罗很多后续利用的魔法函数(这个要后续慢慢相识)。 先安装看怎么利用吧。
  首先辈入到conda中创建的环境里面

1. conda activate kimDev001

复制代码

• 安装命令
  

1. conda install jupyter notebook

复制代码

• 启动命令
  

1. jupyter notebook

复制代码

启动成功后用下面的url可访问利用jupyter notebook

具体利用方式慢慢学

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。