人工智能学习笔记-环境搭建

安装下载命令

常用的conda指令：
创建新的python虚拟环境(一个工程一个包) conda create -n env_name python==3.x
查看已有的python环境 conda env list
进入已有的python环境 conda activate env_name
退出当前的python环境 conda deactivate
删除某环境 conda remove -n env_name --all

使用环境时jupyter时，需要下载ipython相关包conda install nb_conda

常用的pip指令:
pip install -r requirements.txt 根据requirements.txt的内容安装所需的包
pip install package_name 安装包
pip install … --timeout 6000 设置超时时间，可延长超时时间
pip list 查看已经下载的包
pip 换清华源后缀:
-i(–index-url) https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
–trusted-host=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

创建新的python虚拟环境 conda create -n env_name python=3.x
一共工程，尽量创建一个环境
要在 Jupyter Notebook 中安装插件，您可以使用 jupyter_contrib_nbextensions
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

vscode的识别

安装包时要进入到对应的虚拟环境中conda activate env_name
VScode下方的环境中要进行更换，刷新可以识别

pip的下载 – requirements.txt

在某些环境中，有时需要特定版本的包如下载numpy时，最新版本是2.0.2
pip install numpy 下载的是1.30.0
使用 pip install numpy==1.30.0，指定版本，若是没有该版本，出现以下情况，那就重新选择临近的即可(尽量向前下载)
pip install -r requirements.txt 根据requirements.txt的内容安装所需的包
下载依赖时，要将requirements.txt下的base全部改为 ==
其中torch是不能自动安装，需要手动安装，前面打# 注释
到pytorch的官网进行下载，下载时挑比自己cuda版本低的就可以


出现这种情况，下载出错，因为电脑少某些依赖，解决需要下载一些依赖；
python与pytorch与cuda都需要版本相应，或者下载其它临近版本

下载pytorch缓慢问题

下载pytorch时，若使用其命令链接，将会非常慢，复制链接找到对应的轮子文件。
如用的cuda为11.8，python3.9 搜索cu118-cp39 找到想要下载的轮子文件即可下载
使用命令pip install +绝对路径 (-i 加镜像源)即可下载。shift+鼠标右键，即可获得绝对路径
参考：https://www.bilibili.com/video/BV1UH4y1T7wg/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8abcec61b086f94000594e4bf9bcb0b7
注意：版本要对应，否则将会出现ERROR: No matching distribution...

VScode报错：运行具有“my_pytorch(Python 3.9.0)"的单元格需要ipykernel包。pip install ipykernel
注意：使用pycharm安装时，不能有空格，windows版本，吸取教训，所有安装软件尽量不添加空格。

虚拟环境下载总是下载至base环境问题

网上搜到许多相关的，基本都是环境变量的一个问题，但是和我的不一样，记录一下
明明配置了虚拟环境包（单独包）但是pip仍旧下载至全局环境中
D:\Program Files\python313\Lib\site-packages
发现问题：（最重要的时pip_target）

常见问题与解释

pycharm安装中文插件仍不显示

未设置语言，需到File->Settings的弹框中选择Appearance&Behavior->System Settings->Language and Region中选择简体中文，重启生效

下载出现SSLError问题

开了梯子，需要关闭就行了

whl文件作用

.whl 文件（读作 “wheel”，中文常称“轮子”）是 Python 的二进制类似(ZIP)分发包格式，它的核心作用是：
✅ 让 Python 包的安装更快、更简单、更可靠，尤其对包含 C/C++/CUDA 代码的复杂库（如 NumPy、PyTorch、OpenCV）至关重要。

NVIDIA-SMI

NVIDIA-SMI是NVIDIA显卡的系统管理接口，可以用于获取显卡硬件和驱动程序的信息，以及进行一些基本的管理和监控操作。

CUDA 是什么

CUDA（Compute Unified Device Architecture） 是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用 NVIDIA 的 GPU（图形处理器）来进行通用计算（即 GPGPU，General-Purpose computing on Graphics Processing Units），而不仅限于图形渲染。

一套 软件开发工具包（SDK） + API（主要基于 C/C++，也支持 Python、Fortran 等）。
它让 CPU 把大规模并行计算任务“卸载”到 GPU 上执行。
需要配合 支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡（如 GeForce RTX、Tesla、A100 等）才能运行。