怎么做二维码网站,建设监理杂志网站,网站模版制作,建筑模板多少钱一张最近很多小白在问如何用anacondapycharm运行一个深度学习项目#xff0c;进行代码复现呢#xff1f;于是写下这篇文章希望能浅浅起到一个指导作用。 附视频讲解地址#xff1a;AnacondaPycharm项目运行实例_哔哩哔哩_bilibili 一、项目运行前的准备#xff08;软件安装pycharm运行一个深度学习项目进行代码复现呢于是写下这篇文章希望能浅浅起到一个指导作用。 附视频讲解地址AnacondaPycharm项目运行实例_哔哩哔哩_bilibili 一、项目运行前的准备软件安装
这是很重要的一部分需要下载的东西包括
1Anaconda 官网下载地址https://www.anaconda.com/ 2Pycharm 官网下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/ ps下载社区版即可
这部分可参考下面这篇博客写的十分详细 软件安装参考【写给小白】AnacondaPycharm保姆级环境搭建教程2024年最新_pycharm anaconda环境搭建-CSDN博客 有几个值得注意的点
- 尽量不要直接默认下载到C盘且记得自己下载的位置
- 注意配置好环境变量
二、Github项目下载并打开
要实现代码的复现从0开始肯定不太现实因此建议直接根据自己的研究方向从github上下载源代码进行打开
1、下载源代码
进入GitHub的代码地址点击绿色按钮即可下载安装包 2、进行解压缩并使用Pycharm进行打开
解压缩完毕之后记住源代码位置 点击文件-打开- 找到项目的地址 然后打开项目 第一次打开项目pycharm会经历一个比较漫长的过程因为需要扫描文件索引pycharm右下角这时候只需要耐心等待即可 3、找到主文件并配置环境
打开完成后需要找到程序运行的主文件去看看这个项目需要哪些python包一般来说主文件的命名为main.py 或者 train.py这里是train.py) 一般来说深度学习的代码都需要pytorch因此需要进行pytorch的安装这里我们就需要用到anaconda创建一个虚拟环境。创建虚拟环境能够方便将项目环境区分开来也适合于版本不匹配卸载重装十分有效。
import部分标红报错的地方就是我们没有进行安装的东西。下面进行虚拟环境的安装
1更改anaconda镜像源
在Anaconda中更改镜像源可以提高包下载速度特别是在某些地区访问官方镜像可能会较慢。因此需要进入anaconda的prompt输入下面的指令这里更改为清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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/
config --set show_channel_urls yes
2创建python虚拟环境
这里的 -n 后面是虚拟环境的名称可以自行更改python3.7为指定python的版本
conda create -n pytorch python3.7
激活并进入虚拟环境
conda activate pytorch 3进行pytorch包的下载 首先要确定自己的电脑有没有独显如果有就下载GPU版本的Pytorch利用GPU加速运算如果没有就只能下载CPU版本的Pytorch输入winR打开cmd 输入代码查看cuda版本配置
nvidia-smi 我的电脑没有独显因此我进行cpu版本pytorch的安装如果你的电脑有独显可以参考下面这篇文章进行gpu版本的安装 gpu版本pytorch安装链接Anaconda创建Pytorch虚拟环境排坑详细_anaconda创建pytorch环境-CSDN博客 - 进入pytorch官网查看下载命令 官网地址PyTorch - 进入创建好的虚拟环境进行安装
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这里为了加速安装使用了清华镜像源
4进行pytorch的测试
- 在虚拟环境中输入python
python- 输入 import torch
import torch
- 输入print (torch.__version__) 显示版本号即表示安装成功
print (torch.__version__)三、 项目配置解释器并运行
1、项目解释器的配置
1添加解释器
点击右下角-添加新的解释器-添加本地解释器 选择conda-使用现有环境 点击我们刚刚创建的解释器点击确认即可 2安装其他python包
等待pycharm更新完成解释器后可以查看还有什么python包标红标红的我们进行安装即可一般命令为
pip install python包名称
安装方式有两种一种是在anaconda的prompt中继续安装一定要在你创建的虚拟环境下
另一种可以点击pycharm的终端进行安装 2、项目代码的运行
接下来就可以毫无顾忌的运行代码了。
首先找到mian函数也就是运行的入口 查看里面的一些参数help中表示这个参数的解释。可以看到这里面重要的一个就是data_path它代表数据的存储位置这里面的存储位置是根目录下面的data文件夹可以检查是不是有这个文件夹一般没有因为作者不会把数据集上传因此需要自己下载数据集然后将数据放到data文件夹下
完成这一切后右击鼠标进行运行即可 但请注意运行的过程可能会遇到很多很多的报错请不要慌一遍一遍解决错误be patient一定能成功的 都看到这里了给个小心心♥呗~
